出版社内容情報
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。
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）
著者等紹介
〓橋威知郎［タカハシイチロウ］
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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
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