〜 時系列データの統計処理、モデルの表現方法と予測方法、ボックス・ジェンキンスの方法 〜
・初心者でも理解できるようデータの前処理から予測に至る一貫した手順が修得できる講座
・不規則に変化する各種のデータの変動メカニズムを分析し、将来予測が可能な時系列データ処理方法を基礎から学び、より深い、より幅広い応用に活かそう!
〜 時系列データの統計処理、モデルの表現方法と予測方法、ボックス・ジェンキンスの方法 〜
・初心者でも理解できるようデータの前処理から予測に至る一貫した手順が修得できる講座
・不規則に変化する各種のデータの変動メカニズムを分析し、将来予測が可能な時系列データ処理方法を基礎から学び、より深い、より幅広い応用に活かそう!
時系列データ処理の目的は、時間的(あるいは空間的)に不規則に変動する対象の動的なメカニズムを分析し、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、時系列データ処理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。
開催日時 |
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開催場所 | |
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、金融システム等)に活かしたい方 ・センシング、エネルギー、医療機器、気象、マーケティングそのほか他関連企業で、実験、分析、データ解析を扱っている方 |
予備知識 | ・特に必要ありません |
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.時系列データの統計処理 2.時系列モデルの表現方法 3.自己回帰モデル、移動平均モデル、自己回帰移動平均モデル 4.定常および非定常モデル 5.時系列モデルを用いた予測方法 6.モデルの選択と実データを用いた時系列データ解析(予測に至る具体的手順) |
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 |
タグ | 統計・データ解析、信号処理、マーケティング、エネルギー、経営・マネジメント、シミュレーション・解析、データ解析、センサ、ITサービス |
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 |
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