時系列分析(統計モデル編)

時系列分析は、ビジネス、金融、経済学など、現実世界の様々な場面で活用される強力な分析手法です。このコースでは、特に古典的な統計モデルを用いた時系列予測に焦点を当て、その基礎から応用までを幅広く解説します。

学習内容

• ARモデル (自己回帰モデル)：過去の値に基づいて将来の値を予測する基本的なモデルを理解します。
• MAモデル (移動平均モデル)：過去の誤差項に基づいて将来の値を予測するモデルを学びます。
• ARMAモデル (自己回帰移動平均モデル)：ARモデルとMAモデルを組み合わせたモデルの概念と応用を習得します。
• 和分過程: 時系列データにおける変化率を考慮した分析手法を理解します。
• ARIMAモデル (自己回帰積分移動平均モデル)：季節性のある時系列データに対応する強力なモデルを学びます。
• SARIMAモデル (季節調整自己回帰積分移動平均モデル)：季節変動を含む時系列データの予測に特化したモデルを習得します。

Pythonによる実践

理論だけでなく、Pythonを用いて実際に時系列予測モデルを構築し、データ分析のスキルを磨きます。

なぜ古典的な統計モデルが重要なのか？

近年、機械学習やディープラーニングが注目を集めていますが、古典的な統計モデルを用いた時系列予測は依然として重要な役割を果たしています。特に、データ数が少ない場合に、機械学習よりも優れた精度を発揮することが知られています。

このコースがおすすめな人

• データサイエンスをこれから学び始める方
• 時系列分析に興味がある方
• 時系列予測の基礎を習得したい方
• Pythonを用いたデータ分析スキルを向上させたい方

このコースを通して、時系列分析に関する知識を深め、データ分析の幅を広げましょう！