～ データ分析の基礎と推測、時系列データの特徴、自己回帰性モデル、データの予測とシミュレーション ～
・時系列データの特徴や分析手法を修得し、データの予測やシステム開発へ応用するための講座
・順序関係を意識した時系列データの分析方法を修得し、予測精度の高いシステム開発へ応用しよう！
・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。
時系列データ分析の基礎と効果的な分析方法・データ予測への応用＜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。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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 |
・時系列データの解析に興味のある方 ・時系列データの解析法およびデータの予測について修得されたい方 ・システム、ソフト、データ解析分野の技術者の方 |
| 予備知識 | ・確率統計の基礎知識 |
| 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 |
| プログラム |
１．データ分析の基礎と推測 ２．時系列データの特徴 ３．予測・シミュレーション実例 |
| 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 分析 データ AI 人工知能 予測 推定 確率 統計 |
| タグ | 統計・データ解析、分析、AI・機械学習、データ分析 |
| 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 |
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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