実践Data Scienceシリーズ Pythonではじめる時系列分析入門電子書籍版

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専門書　コンピューターＫＳ情報科学専門書
作品内容
★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