髙橋威知郎

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本

Pythonによる時系列分析 予測モデル構築と企業事例

髙橋威知郎

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基本情報

ジャンル
：
物理・科学・医学
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784274230615
ISBN 10 : 4274230619
フォーマット
：
本
出版社
：
オーム社
発行年月
：
2023年05月
発売国
：
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
高橋威知郎, 〓橋威知郎 ,  
追加情報
:
３６０ｐ；24

内容詳細

目次 : 第１章　ビジネスにおける時系列データ活用（ビジネス現場は時系列データで溢れている/ ビジネス時系列データでよくある７つの活用事例　ほか）/ 第２章　Ｐｙｔｈｏｎのデータ分析環境の設定（ＪｕｐｙｔｅｒＬａｂ）（Ｐｙｔｈｏｎのインストール/ Ｐｙｔｈｏｎ以外のインストール　ほか）/ 第３章　時系列予測モデル構築・超入門（時系列データを使った予測モデル構築の流れ/ 時系列データの特徴把握と前処理　ほか）/ 第４章　時系列データを使ったビジネス成果の上げ方（データでビジネス成果を上げる「データ活用ストーリー」/ 時系列データの異常検知　ほか）/ 第５章　時系列データを活用したビジネス事例（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）　ほか）

【著者紹介】
〓橋威知郎 : 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。中央省庁および情報・通信業などを経て現職。大学卒業後、一貫してデータ分析や数理モデル構築などに関する業務（研究・開発・社内活用・事業化）に従事。製造業や流通業を中心にデータサイエンス実践支援および数理モデル（予測モデル・異常検知モデル・最適化モデルなど）の開発支援、そのアドバイスなどを実施。データ分析やデータサイエンスに関する著書多数（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • yyhhyy さん

    読了日：2024/07/28

    引用文献記載がないので各業界のスポット依頼を受けている実務家による本かと思う。適度に端折ってあって事例でやってみよう的なところもありとっつきやすい。

  • 　 さん

    読了日：2024/01/31

    まずデータがあり、それをどうしますか？という感じ。予測方法そのものに関する説明は他所に譲っている。実務的なのだろうと思う。何でもあり（どちらかと言うと計量経済寄りのARIMAXから、PLS回帰、生存時間解析など、多種多様な方法が用いられている）なのと、思ったよりデータ点数が少ない（月別数年間程度）中でやっているのだなというのが印象的

  • ちる さん

    読了日：2024/01/25

    どうやって使うかに注力しており、数式等はほとんど出てこないので、仕組みより使い方が知りたい場合は合う本だと思う。 前処理、特徴量エンジニアリング、モデル実装、ビジネスでの使用、などが一通り載っており、モデルは古典的モデル、ホルトウィンターズ、Prophet、生存時間などの実装。 ひとつひとつはあまり深追いしない感じ。

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