〜 各モデルの特徴とその使用方法、実際のデータを用いてのモデル作成から予測に至る具体的な手順と解析法・応用事例 〜
データの前処理から各種モデルの作成方法、予測に至る一貫した手順が修得できる講座
不規則に変動するデータから将来の動向を予測する時系列データ解析技術を基礎から学び、実務で効果的に活かそう！
波形データの予測に関する手法も多くご紹介いたします
時系列データ解析の基礎とモデルによる予測への応用
講師の言葉
時系列データ解析の目的は、時間的にしかも不規則に変動する対象を分析し、将来の動向を予測することで、工学、金融などさまざまな分野で使用され、実用的な解析および予測ツールとして役立っています。
本セミナーは初心者にも理解できるように、時系列データ解析の基礎からその応用まで、一貫して習得できるように構成しました。具体的には、データの前処理から初め、各種のモデルの作成方法から予測に至る一貫した手順を学びます。時系列モデルの作成はどのような言語でもプログラムできますが、基礎を学ぶことで、より深い、より幅広い応用が可能になります。 初めての方はもちろん、ある程度実務経験のある方にも有用なセミナーになることと思います。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 | ・時系列データ解析を業務（工業、金融等）に活かしたい方 ・センシング、エネルギー、医療機器、気象、金融、マーケティング、システムその他関連企業で、実験、分析、データ解析を扱っている方 |
| 予備知識 | ・予備知識は特に必要としない |
| 修得知識 | ・時系列データ解析の基礎が理解でき、使えるようになる |
| プログラム |
１． 不規則な時系列データの統計処理 ２． 時系列モデルの表現方法 ３． 自己回帰、移動平均、自己回帰移動平均の各定常モデル ４． 定常モデルと非定常モデルの使い方 ５． 時系列モデルによる予測 ６． モデルの選択法と実データを用いた時系列データ解析 ７． 金融システム、マーケティング等へのいくつかの応用事例と展望 |
| キーワード | 時系列データ 不規則データ 自己回帰 移動平均 自己回帰移動平均 定常モデル 非定常モデル ボックス・ジェンキンス 対数尤度 情報量規準 カオス解析 |
| タグ | データ解析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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