時系列データ解析の基礎とデータ解析・予測への応用 <オンラインセミナー>

~ 時系列データ分析の概要と前提、非定常な時系列データ分析、解析と予測、応用とさまざまな時系列モデル ~

・時系列データの特徴を理解し、特徴を活かしたデータ分析および予測へ応用するための講座

・実際の時系列データを用いながら時系列解析特有のメリットや分析手法を修得し、実務で応用しよう!

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・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

 

講師の言葉

 時系列データとは、時刻の変化に伴い値が変化する対象を、ある一定の時間間隔で記録したものを指します。たとえば、毎日の正午の気温を記録したものは時系列データです。時系列データの分析では、データの並び順・前後関係を意識するか否かを重要視します。たとえば、1週間の正午の平均気温は、7日分の気温の総和を7で割れば求められます。ここで、7日分の総和は、足し合わせる順番を意識する必要はなく、月火水木金土日でも金月水火日木土のいずれであっても等しく、同様に、バラつきを示す指標である分散も、他のデータとの関係を見る相関係数も、データの並び順を意識しないため、いわゆる時系列データの分析とは考え方が異なります。
 本セミナーでは、時系列データの特徴をとらえながら分析する手法の考え方、特にデータの順序関係を意識することで生じるメリットについて、実際の時系列データを用いながら説明します。また、データ分析に広く利用されているR言語を用いた演習を通じて、より実践的な学習効果が望めます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2021年05月13日(木) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナーソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・システム、ソフト、データ解析分野の技術者の方
・時系列データの解析に興味のある方
・すでにデータ解析の実務に携わっている方のうち、時系列データの解析法を学びたい方
予備知識 ・Rの基礎知識
修得知識 ・時系列データの特徴を理解し、一般的なデータとの違いが分かる
・時系列データの特徴を活かした分析手法の基礎が学べる
・R言語を用いた時系列データの分析ができるようになる
プログラム

1.時系列データ分析の導入にあたって
  (1).基本事項の確認
  (2).時系列データでない例とその違い
  (3).時系列データ分析の概要

2.時系列データ分析
  (1).時系列データ分析の前提
  (2).自己回帰モデル
  (3).自己回帰性の検定
  (4).コレログラム

3.非定常な時系列データ分析
  (1).単位根について
  (2).単位根の検出
  (3).見せかけの回帰

4.解析と予測
  (1).探索的な解析の手順
  (2).予測
     ・センサデータ、株価など

5.応用とさまざまな時系列モデル
  (1).ARモデルの拡張
  (2).MA、ARMA、ARIMAモデル

6.まとめ

キーワード 時系列データ 自己回帰モデル コレログラム 単位根 ARモデル MAモデル ARMAモデル ARIMAモデル
タグ 統計・データ解析ソフト教育センサITサービスR言語
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
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日