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    Ｐｙｔｈｏｎによる時系列分析　予測モデル構築と企業事例

    出版社名 オーム社
    出版年月 2023年6月
    ISBNコード 978-4-274-23061-5
    （4-274-23061-9）
    税込価格 4,400円
    頁数・縦 ３５０Ｐ　２４ｃｍ

    商品内容

    目次

    第１章　ビジネスにおける時系列データ活用（ビジネス現場は時系列データで溢れている
    ビジネス時系列データでよくある７つの活用事例　ほか）
    第２章　Ｐｙｔｈｏｎのデータ分析環境の設定（ＪｕｐｙｔｅｒＬａｂ）（Ｐｙｔｈｏｎのインストール
    Ｐｙｔｈｏｎ以外のインストール　ほか）
    第３章　時系列予測モデル構築・超入門（時系列データを使った予測モデル構築の流れ
    時系列データの特徴把握と前処理　ほか）
    第４章　時系列データを使ったビジネス成果の上げ方（データでビジネス成果を上げる「データ活用ストーリー」
    時系列データの異常検知　ほか）
    第５章　時系列データを活用したビジネス事例（モニタリング指標の異常検知によるキャンペーン評価（自動車ディーラー）
    モニタリング指標の異常検知と要因探索（小売りチェーン）　ほか）

    出版社・メーカーコメント

    時系列データを上手く活用し、ビジネス成果を生み出す！！時系列データを上手く調理することは、これらの問に何かしら解を与えることができます。特に予測モデルを上手く活用すると、過去を振り返り、未来を予測し、現在すべきことを導きだし、成果へと繋げることができます。いくら高精度な予測モデルを手にしても、どう活用すべきかわからないと成果は生まれません。そこで本書ではどのように扱うかを、実際のデータを用いて、使い方を重点的に解説していきます。時系列分析の多くの書籍は数式等を用いて解説していますが、実務的な運用には理論よりもＰｙｔｈｏｎ等コードで実践していくことが重要です。

    著者紹介

    〓橋　威知郎 (タカハシ　イチロウ)　　
    株式会社セールスアナリティクス代表／らくらくビジネスデータサイエンス主宰。中央省庁および情報・通信業などを経て現職。大学卒業後、一貫してデータ分析や数理モデル構築などに関する業務（研究・開発・社内活用・事業化）に従事。製造業や流通業を中心にデータサイエンス実践支援および数理モデル（予測モデル・異常検知モデル・最適化モデルなど）の開発支援、そのアドバイスなどを実施。データ分析やデータサイエンスに関する著書多数（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）