Pythonによる時系列分析

出版社

株式会社 オーム社

発行

2023-06-07

ページ数

360 ページ

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『Pythonによる時系列分析』とは

金融データやセンサー値といった時系列データを扱う機械学習の実装をPythonで習得できる実践書。ARIMAやLSTMなど古典手法から深層学習までを網羅し、統計的背景と実装コードの両面を解説。データサイエンティストやアナリスト志向の読者が、実データでの予測精度向上に直結するスキルを得られる一冊。

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この本でよくあるつまずき

• ・定常性への変換判定が経験不足だと難しく、過度な差分化による情報喪失に気づきにくい
• ・LSTMのシーケンス長設定が多すぎると学習が不安定になる現象の原因特定に手間取る
• ・複数の手法を比較する際、データセット固有の癖を見落とすと結論が表面的になりやすい

この本の実践ポイント

本書の各手法を自社データに適用する際は、まずデータの統計特性を可視化して傾向・季節性・外れ値を把握すること。単一手法の精度だけでなく、予測対象の業務要件（予測期間、許容誤差）に合わせて手法を選定し、バックテストで汎化性を確認する流れを定着させることが、本書の知識を運用レベルへ昇華させる鍵となる。

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髙橋威知郎 について

『Pythonによる時系列分析』の著者。AI・機械学習分野の著作で知られています。 dokkaiでは髙橋威知郎の著作を題材にした講座のリクエストや読みたい登録ができます。