こんにちは、DXCEL WAVEの運営者(@dxcelwave)です！
こんな方におすすめ！
- 時系列データ分析・解析手法について詳しく学びたい
- 時系列データ解析を応用した統計モデル・機械学習モデルを作成できるようになりたい。
- 時系列分析をPythonやR言語を用いて実施できるようになりたい
目次
時系列分析とは？
時系列分析とは、過去の売上、株価、商品出荷データなどの時系列データを有効活用し、将来的なデータを予測する分析手法を指します。
時系列データとは、時間軸に沿って測定されたデータの中でも、統計的な依存関係があるデータを指します。例えば、過去データのある断面同士が似た分布として表現されるデータや、周期性・季節性を示すデータが挙げられます。
ここで時系列データ分析の事例をいくつかご紹介します。
| 時系列カテゴリ | 事例 |
|---|---|
| 需要予測 | ・食物の出荷予測 ・電力の季節的需要予測 ・商品の必要在庫予測 |
| 経済・マーケテイング | ・商品・サービスの売上予測 ・GDP推移分析 ・消費者物価指数の予測 ・株価予測 |
| 異常検知 | ・製造現場・IoT製品の異常値モニタリング ・地震の波動分析 |
本記事では時系列データの分析手法を学習する上でおすすめの教材をご紹介します。
※後述では「分析」「解析」という似た意味の言葉が出てきますが、それらの意味はほぼ同じと捉えて読み進めていただいて問題ありません。厳密には各々は目的が異なることだけ留意できれば良いでしょう。
| データ分析 | ・現状のデータの特徴（要素・分布・傾向）の理解 |
| データ解析 | ・ある特徴を有するデータの要因（特徴の根拠）を調査 |
時系列解析の学習におすすめな本7選
スクロールできます
| 書籍名 | 時系列データ解析 | 現場ですぐ使える時系列データ分析 データサイエンティストのための基礎知識 | 時系列解析 自己回帰型モデル・状態空間モデル・異常検知 （Advanced Python 1） | 実践 時系列解析 統計と機械学習による予測 | 時系列解析の実際I(新装版) （統計科学選書） | Rによる 時系列モデリング入門 | 統計学改訂版 （New liberal arts selection） |
| 画像 |  |  |  |  |  |  |  |
| 価格 | ¥4,400 | ¥2,178 | ¥3,850 | ¥3,960 | ¥3,520 | ¥4,180 | ¥3,520 |
時系列解析を学習する上でおすすめ本を以下ご紹介します。
時系列データ解析
ポイント
- 時系列データの解析手法を本格的に学習したい方初学者〜上級者に幅広くおすすめ！
- 時系列分析に必須の統計学理論の解説が丁寧。また、代表的な時系列モデルが広く学べる。
- ARモデル，MAモデル，ARMAモデルという代表的なモデルの理解が可能。
- 発展的な内容として多変量モデル，非線形モデル，状態空間モデルに至るまで言及あり。
- 他書籍ではあまり言及がない離散値時系列モデルの解説も豊富。
- プログラムはR言語に対応。
現場ですぐ使える時系列データ分析 データサイエンティストのための基礎知識
ポイント
- 時系列分析について学習したいIT従事者やデータサイエンティストにおすすめ！
- 組織のビッグデータ利活用を意識した時系列データ分析のノウハウを多数公開。
- 現場レベルで要求される時系列データのリテラシーを高めることができる。
- 株価や収益率等の時系列データ等を用いて実例に準拠した分析方法の解説もある。
時系列解析 自己回帰型モデル・状態空間モデル・異常検知 （Advanced Python 1）
ポイント
- 時系列データ分析に興味がある初学者や、マーケティング・製造現場担当者にもおすすめ！
- プログラムはPython対応。
- 経済・マーケティング分野で広く用いられるARモデル・自己回帰型の解析手法の解説が丁寧。
- 工学分野での信号処理やIoT分野での異常検知の分野は特にコンテンツが充実。
実践 時系列解析 統計と機械学習による予測
ポイント
- マーケティング・医療・金融など時系列データ分析に興味がある様々な業界の方におすすめ！
- プログラムとしてRとPythonに対応。
- 時系列データの分析アプローチ（データの解釈・クレンジング・グラフ可視化方法・時系列モデルの作成）を体系的に学べる。
- あらゆる業界の事例が数多く取り上げられている。現場レベルで応用が可能。
時系列解析の実際I(新装版) （統計科学選書）
ポイント
- 学術的に時系列解析を学習したい学生や研究者の方におすすめ！
- 様々な業界の課題に対して時系列データ分析のあり方を言及。その分析手法も学術的で内容が深い！
Rによる 時系列モデリング入門
ポイント
- 時系列データ分析を本格的に学習してモデル構築・現場適用したい方におすすめ！
- プログラムはR言語対応。
- 時系列の解析・予測のためのモデルを自ら考案し、実装できるようになることを目的とした内容。
- 時系列モデルを構築する上での論点やつまづきやすいポイントに至るまで解説が丁寧。
統計学改訂版 （New liberal arts selection）
ポイント
- 時系列解析を行う前に必要となる統計学的知見を深めたいという方におすすめ！
- 統計学の基礎理論・手法を、初学者でも独習できるよう図解を用いて丁寧に解説されている。
- 時系列データ分析の基礎も学習できる。
