Pythonを用いた時系列解析の基礎と特徴抽出・データ予測への応用 ~デモ付~ <オンラインセミナー>

~ 定常時系列/線形時系列解析の基礎、時系列の可視化と構造分析、データの前処理手法とモデル診断手法、カルマンフィルタを用いた状態空間モデル推定方法 ~

・時系列データの解析手法を修得し、観測データの特徴抽出や将来値の予測・パターン発見に応用するための講座

・モニタリングやセンシングにより得られる時系列データの解析手法を修得し、AI・IoTのシステム開発の実践に活かそう!

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講師の言葉

 モニタリングデータやセンシングデータの活用が様々なAIやIoTの開発の現場で必要とされている。これらのデータは時間の経過とともに観測されるため時系列データと呼ばれる。時系列データを利用した、観測データの特徴抽出や将来の値の予測・パターン発見等が期待されている。

 本講義では、時系列解析の基本についてPythonを利用したデモを通して理解する。発展的な時系列解析は、状態空間モデルによって定式化されることが一般的であるため、線形時系列の基礎から始めて、その1つの表現形式として状態空間モデルを定式化する。その後、非定常過程、多変量時系列、トレンド推定など、基本的な時系列解析の手法とPythonを用いた推定方法を紹介する。

セミナー詳細

開催日時
  • 2023年03月16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 ・時系列解析の基本を理解したい方
・Pythonによる基本的な時系列解析の分析手法を理解したい技術者の方
・AIやIoTシステムの開発に携わる技術者の方
予備知識 ・確率統計の基礎知識およびPythonの基礎知識があると良い
確率統計は、確率分布・期待値・モーメントを理解していること
・Jupyter Notebookなどを扱えるとなお良い
修得知識 ・状態空間モデルを用いた時系列解析の基礎を理解し、 pythonを用いた時系列データ解析ができる
プログラム

1.時系列解析とは

  (1).時系列解析の目的

    a.予測モデルの構築

    b.知識・パターン発見

 

2.定常時系列の基礎

  (1).定常性・エルゴード性

  (2).自己共分散・自己相関関数

  (3).短期記憶・長期記憶過程

 

3.線形時系列解析・特徴抽出

  (1).自己回帰・移動平均過程

    a.統計的性質

    b.予測の性質

    c.パラメータ推定 - Yule-Walker推定、最尤推定

  (2).和分過程

    a.ARIMAモデル

    b.SARIMAモデル

 

4.Pythonによる実演1

  (1).datetimeモジュール、時系列の可視化

  (2).時系列の構造分析(要因分解)

  (3).データの差分と和分

 

5.Pythonによる実演2

  (1).時系列データの前処理

    a.欠測値の補完、異常値の取り扱い

    b.変数変換

  (2).statmodelsモジュール、自己相関と偏自己相関

  (3).statmodels.tsaモジュール、SARIMAモデルの推定

  (4).モデル診断

    a.無相関検定

    b.正規性の検定

 

6.状態空間モデル

  (1).カルマンフィルタ

    a.フィルタリング・予測・平滑化

    b.定常時系列の状態空間表現

    c.トレンドモデル

    d.多変量時系列モデルの状態空間表現

  (2).データの差分と和分

 

7.Pythonによる実演3

  (1).statmodels.tsa.statespaceモジュール

  (2).状態空間モデル: トレンドモデルの推定

    a.指数加重平均平滑化法

    b.Hodrick-Prescottフィルタ

  (3).状態空間モデル:線形時系列モデル

  (4).状態空間モデル:多変量時系列モデル

キーワード Python 時系列データ 時系列解析 予測モデル パターン発見 定常時系列 線形時系列 パラメータ推定 Yule-Walker推定 最尤推定 構造分析 前処理 モデル診断 モデリング 状態空間モデル カルマンフィルタ フィルタリング 多変量 モニタリング センシング AI IoT
タグ 統計・データ解析精密機器・情報機器AI・機械学習実験計画・多変量解析データ解析センサネットワーク統計・データデータ分析ITサービスOS・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
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