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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
著者 高橋 威知郎 （著）
ビジネスにおける時系列データの活用事例とＰｙｔｈｏｎ環境の構築方法を紹介し、Ｐｙｔｈｏｎを使った時系列系の予測モデルの構築方法を解説する。また時系列データを活用したビジネ...
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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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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商品説明
ビジネスにおける時系列データの活用事例とＰｙｔｈｏｎ環境の構築方法を紹介し、Ｐｙｔｈｏｎを使った時系列系の予測モデルの構築方法を解説する。また時系列データを活用したビジネス事例をＰｙｔｈｏｎの実施例と共に収録。【「TRC MARC」の商品解説】
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。【商品解説】
目次
- 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
著者紹介
高橋 威知郎
- 略歴
- 〈高橋威知郎〉中央省庁および情報・通信業などを経て、株式会社セールスアナリティクス代表／らくらくビジネスデータサイエンス主宰。
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