Pythonによる時系列データ分析の基礎とその実践＜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。一般的なデータ解析との違いは、時間の流れを意識していることにあります。過去に実験から得られたデータを分析することで、データの特徴、特にデータが発生する構造を読み解き、これから起こる未来を予測することに主眼を置いています。データが発生する構造としては、上昇または下落などの傾向（トレンド）、長期的・短期的に繰り返される周期性、過去の状態が継続するか消失してしまうか、などの時間の流れ，データの順序関係を意識したものを取扱います。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、Jupyter Notebook上でのPython によるサンプルコードを配布し、基礎理論だけでなく，より実践的に時系列データ分析を体験・学習することができます。