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  5. Pythonによる時系列分析 ―予測モデル構築と企業事例―
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  • 販売開始日: 2023/06/08
  • 出版社: オーム社
  • ISBN:978-4-274-23061-5
一般書

Pythonによる時系列分析 ―予測モデル構築と企業事例―

著者 高橋威知郎【著】

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。時系列データを上手く活用し、ビジネス成果を生み出す!! 時系列データを上手く調理することは、これらの...

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Pythonによる時系列分析 ―予測モデル構築と企業事例―

税込 4,400 40pt

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商品説明

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

時系列データを上手く活用し、ビジネス成果を生み出す!!
 時系列データを上手く調理することは、これらの問に何かしら解を与えることができます。特に予測モデルを上手く活用すると、過去を振り返り、未来を予測し、現在すべきことを導きだし、成果へと繋げることができます。いくら高精度な予測モデルを手にしても、どう活用すべきかわからないと成果は生まれません。そこで本書ではどのように扱うかを、実際のデータを用いて、使い方を重点的に解説していきます。時系列分析の多くの書籍は数式等を用いて解説していますが、実務的な運用には理論よりもPython等コードで実践していくことが重要です。
なお、事例として以下を取り上げます。
・モニタリング指標の異常検知によるキャンペーン評価(自動車ディーラー)
・モニタリング指標の異常検知と要因探索(小売りチェーン)
・売上予測モデルを活用したデータドリブン販促(小売りチェーン)
・離反予測モデルによる離反対策ルールの策定(食品・法人向けビジネス)
・チャーンマネジメントのための離反時期予測(携帯電話サービス)
・LTVマネジメントのためのLTV予測(ECサイト)
・広告・販促効果を見える化し最適化するマーケティング・ミックス・モデリング(スポーツジム)

第1章 ビジネスにおける時系列データ活用
第2章 Pythonのデータ分析環境の設定(JupyterLab)
第3章 時系列予測モデル構築・超入門
第4章 時系列データを使ったビジネス成果の上げ方
第5章 時系列データを活用したビジネス事例

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