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＞

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。

こちらのセミナーは受付を終了しました。

次回開催のお知らせや、類似セミナーに関する情報を希望される方は、以下よりお問合せ下さい。