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書誌情報サマリ

タイトル

Pythonによる時系列分析 予測モデル構築と企業事例

著者名 高橋 威知郎/著
著者名ヨミ タカハシ イチロウ
出版者 オーム社
出版年月 2023.6


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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 請求記号 配架場所 帯出区分 状態 在架
1 中央1218030458一般図書673.3/タ/開架通常貸出在庫 

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2023
673.3 673.3
販売管理-データ処理 マーケティング-データ処理 時系列

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1001111578694
書誌種別 図書(和書)
著者名 高橋 威知郎/著
著者名ヨミ タカハシ イチロウ
出版者 オーム社
出版年月 2023.6
ページ数 8,350p
大きさ 24cm
ISBN 4-274-23061-5
分類記号 673.3
タイトル Pythonによる時系列分析 予測モデル構築と企業事例
書名ヨミ パイソン ニ ヨル ジケイレツ ブンセキ
副書名 予測モデル構築と企業事例
副書名ヨミ ヨソク モデル コウチク ト キギョウ ジレイ
内容紹介 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。
著者紹介 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。
件名1 販売管理-データ処理
件名2 マーケティング-データ処理
件名3 時系列

(他の紹介)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)
(他の紹介)著者紹介 髙橋 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)


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