実践Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ　Ｐｙｔｈｏｎではじめる時系列分析入門

★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 LightGBM2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