Pythonではじめる時系列分析入門(実践Data Scienceシリーズ) [単行本]
    • Pythonではじめる時系列分析入門(実践Data Scienceシリーズ) [単行本]

    • ¥4,180126 ゴールドポイント(3%還元)
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Pythonではじめる時系列分析入門(実践Data Scienceシリーズ) [単行本]
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Pythonではじめる時系列分析入門(実践Data Scienceシリーズ) [単行本]



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出版社:講談社
販売開始日: 2024/09/20
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Pythonではじめる時系列分析入門(実践Data Scienceシリーズ) の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    実務に役立つ「理論」こそが最も実践的な「知識」なのだ!理論とPython実装をバランスよく学べる、初学者向け入門書。古典的な技術から、比較的新しい手法までを丁寧に解説。実践的な実装技術や分析におけるTipsについても解説。
  • 目次

    第1部 時系列分析の基本
    第1章 時系列分析をはじめよう
    第2章 時系列データの構造
    第3章 データ生成過程の基本

    第2部 Pythonによる時系列分析の基本
    第1章 環境構築
    第2章 Pythonの基本
    第3章 Pythonによる統計分析の基本
    第4章 pandasによる日付処理の基本
    第5章 Pythonによる時系列分析の基本
    第6章 時系列データのシミュレーションと見せかけの回帰

    第3部 基本的な時系列分析の手法
    第1章 単純な時系列予測の手法
    第2章 季節調整とトレンド除去
    第3章 sktimeの使い方
    第4章 指数平滑化法とその周辺

    第4部 Box-Jenkins法とその周辺
    第1章 Box-Jenkins法から自動予測アプローチへ
    第2章 ARIMAモデル
    第3章 SARIMAXモデル
    第4章 モデル選択

    第5部 線形ガウス状態空間モデル
    第1章 状態空間モデルの概要
    第2章 ローカルレベルモデルの基本
    第3章 ローカルレベルモデルの実装
    第4章 ローカルレベルモデルの数理
    第5章 基本構造時系列モデル
    第6章 状態空間モデルの分析事例

    第6部 機械学習法
    第1章 LightGBM
    第2章 ニューラルネットワークと深層学習

    第7部 時系列予測の実践的技術
    第1章 モデルの保存と読み込み
    第2章 時系列分析の実践におけるTipsと注意点
  • 出版社からのコメント

    理論とPython実装をバランスよく学べる、初学者向け入門書。古典的な技術から、比較的新しい手法までを丁寧に解説。
  • 内容紹介

    ★実務に役立つ「理論」こそが、最も実践的な「知識」なのだ!★

    ・理論とPython実装をバランスよく学べる、初学者向け入門書
    ・古典的な技術から、比較的新しい手法までを丁寧に解説
    ・実践的な実装技術や分析におけるTipsについても解説

    【サポートサイト】
    https://logics-of-blue.com/python-tsa-intro-book-support/

    【本書より抜粋】
    本書では実際にデータを分析しているあなたが、納得感を持って分析できるような知識を身につけてもらうことを目指しました。本書ではできる限り暗黙知を言葉にすることに努めました。入門書なので数式はかなり減らしましたが、理論的な話が多いので、読み切るのはそれなりに大変かもしれません。それでも、こういった理論こそが、現在では最も実践的な知識なのだと信じています。

    【主な内容】
    第1部 時系列分析の基本
    1章 時系列分析をはじめよう
    2章 時系列データの構造
    3章 データ生成過程の基本

    第2部 Pythonによる時系列分析の基本
    1章 環境構築
    2章 Pythonの基本
    3章 Pythonによる統計分析の基本
    4章 pandasによる日付処理の基本
    5章 Pythonによる時系列分析の基本
    6章 時系列データのシミュレーションと見せかけの回帰

    第3部 基本的な時系列分析の手法
    1章 単純な時系列予測の手法
    2章 季節調整とトレンド除去
    3章 sktimeの使い方
    4章 指数平滑化法とその周辺

    第4部 Box-Jenkins法とその周辺
    1章 Box-Jenkins法から自動予測アプローチへ
    2章 ARIMAモデル
    3章 SARIMAXモデル
    4章 モデル選択

    第5部 線形ガウス状態空間モデル
    1章 状態空間モデルの概要
    2章 ローカルレベルモデルの基本
    3章 ローカルレベルモデルの実装
    4章 ローカルレベルモデルの数理
    5章 基本構造時系列モデル
    6章 状態空間モデルの分析事例

    第6部 機械学習法
    1章 LightGBM
    2章 ニューラルネットワークと深層学習

    第7部 時系列予測の実践的技術
    1章 モデルの保存と読み込み
    2章 時系列分析の実践におけるTipsと注意点
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(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)

    馬場 真哉(ババ シンヤ)
    2014年北海道大学大学院水産科学院修了。Logics of BlueというWebサイトの管理人。2020年11月より東京医科歯科大学非常勤講師、2021年2月から2023年3月まで岩手大学客員准教授、2022年4月より帝京大学特任講師
  • 著者について

    馬場 真哉 (ババ シンヤ)
    2014年 北海道大学大学院水産科学院修了
    Logics of Blue(https://logics-of-blue.com/)というWebサイトの管理人
    2020年11月より東京医科歯科大学非常勤講師,2021年2月から2023年3月まで岩手大学客員准教授,2022年4月より帝京大学特任講師
    著 書 『平均・分散から始める一般化線形モデル入門』(プレアデス出版,2015年)
        『時系列分析と状態空間モデルの基礎:RとStanで学ぶ理論と実装』(プレアデス出版,2018年)
        『RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門』(講談社,2019年)
        『R言語ではじめるプログラミングとデータ分析』(ソシム,2020年)
        『意思決定分析と予測の活用:基礎理論からPython実装まで』(講談社,2021年)
        『Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 第2版』(翔泳社,2022年)

Pythonではじめる時系列分析入門(実践Data Scienceシリーズ) の商品スペック

商品仕様
出版社名:講談社
著者名:馬場 真哉(著)
発行年月日:2024/09/18
ISBN-10:4065369827
ISBN-13:9784065369821
判型:B5
対象:専門
発行形態:単行本
内容:情報科学
言語:日本語
ページ数:448ページ
縦:24cm
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