ぞうしょじょうほう
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しょしじょうほうサマリ
本のだいめい |
Pythonによる時系列分析 予測モデル構築と企業事例
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書いた人の名前 |
高橋威知郎/著
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しゅっぱんしゃ |
オーム社
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しゅっぱんねんげつ |
2023.6 |
本のきごう |
673/01640/ |
本のばしょ
各蔵書資料に関する詳細情報です。
No. |
としょかん |
本のばんごう |
本のしゅるい |
本のばしょ |
くわしいばしょ |
せいげん |
じょうたい |
1 |
鶴舞 | 0238265995 | 一般和書 | 2階開架 | 新着本 | | 貸出中 |
かんれんしりょう
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販売管理-データ処理 マーケティング-データ処理 時系列
しょししょうさい
この資料の書誌詳細情報です。
本のきごう |
673/01640/ |
本のだいめい |
Pythonによる時系列分析 予測モデル構築と企業事例 |
書いた人の名前 |
高橋威知郎/著
|
しゅっぱんしゃ |
オーム社
|
しゅっぱんねんげつ |
2023.6 |
ページすう |
8,350p |
おおきさ |
24cm |
ISBN |
978-4-274-23061-5 |
ぶんるい |
6733
|
いっぱんけんめい |
販売管理-データ処理
マーケティング-データ処理
時系列
|
本のしゅるい |
一般和書 |
ないようしょうかい |
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。 |
タイトルコード |
1002310018154 |
もくじ |
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) |
ちょしゃじょうほう |
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) |
ないよう細目表:
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