USD 27.63
ポイント: 132pt  (3%)  詳細はこちら
配送料 USD 22.82 9月3日 木曜日にお届け
詳細を見る
または 最も早い配送 8月24日 月曜日にお届け（2 分以内にご注文の場合） 詳細を見る
残り4点（入荷予定あり） 在庫状況について
USD USD 27.63 () 選択したオプションを含めます。 最初の月の支払いと選択されたオプションが含まれています。 詳細
価格
小計
USD USD 27.63
小計
初期支払いの内訳
レジで表示される配送料、配送日、注文合計 (税込)。
出荷元 / 販売元
Amazon.co.jp
Amazon.co.jp
出荷元 / 販売元
Amazon.co.jp
ギフトオプション
レジで利用可能
レジで利用可能 この商品はギフトです。変更
レジで、カスタムメッセージ、簡単返品のギフト領収書を追加して、商品をギフト包装することができます
支払い方法
お客様情報を保護しています
お客様情報を保護しています
Amazonはお客様のセキュリティとプライバシーの保護に全力で取り組んでいます。Amazonの支払いセキュリティシステムは、送信中にお客様の情報を暗号化します。お客様のクレジットカード情報を出品者と共有することはありません。また、お客様の情報を他者に販売することはありません。 詳細はこちら
次に追加されました:

申し訳ありません。問題が発生しました。

ウィッシュリストの取得中にエラーが発生しました。もう一度やり直してください。

申し訳ありません。問題が発生しました。

リストを利用できません。
Kindleアプリのロゴ画像

無料のKindleアプリをダウンロードして、スマートフォン、タブレット、またはコンピューターで今すぐKindle本を読むことができます。Kindleデバイスは必要ありません。

ウェブ版Kindleなら、お使いのブラウザですぐにお読みいただけます。

携帯電話のカメラを使用する - 以下のコードをスキャンし、Kindleアプリをダウンロードしてください。

KindleアプリをダウンロードするためのQRコード

  • Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例

著者をフォローする

新刊とおすすめタイトルの情報を入手
高橋威知郎
フォロー
髙橋威知郎
フォロー
何か問題が発生しました。後で再度リクエストしてください。

Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例

髙橋 威知郎 (著) 形式: 単行本
5つ星のうち4.0 (42)
{"desktop_buybox_group_1":[{"displayPrice":"USD 27.63","priceAmount":27.63,"currencySymbol":"USD","integerValue":"27","decimalSeparator":".","fractionalValue":"63","symbolPosition":"left","hasSpace":true,"showFractionalPartIfEmpty":true,"offerListingId":"7XVIyP0C1hgvTPHSPcqKBm8aSQmLLwvAE1vebEwKZm2OV83F14d1tFkqfrHJQBCqpt6CKYeD7YGNFRpKfRdbhMlPHShYStKJidq%2BaB3%2FIsMkOg97DmwLHwl%2Bpzy94iW9GTZuxqMoOFM%3D","locale":"ja-JP","buyingOptionType":"NEW","aapiBuyingOptionIndex":0}]}

購入オプションとあわせ買い

時系列データを上手く活用し、ビジネス成果を生み出す!!
時系列データを上手く調理することは、これらの問に何かしら解を与えることができます。特に予測モデルを上手く活用すると、過去を振り返り、未来を予測し、現在すべきことを導きだし、成果へと繋げることができます。いくら高精度な予測モデルを手にしても、どう活用すべきかわからないと成果は生まれません。そこで本書ではどのように扱うかを、実際のデータを用いて、使い方を重点的に解説していきます。時系列分析の多くの書籍は数式等を用いて解説していますが、実務的な運用には理論よりもPython等コードで実践していくことが重要です。
続きを読む
商品の詳細の前のスライド
  1. 本の長さ
    360ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    オーム社
  4. 発売日
    2023/6/7
  5. 寸法
    18.2 x 1.9 x 23.5 cm
  6. ISBN-10
    4274230619
  7. ISBN-13
    978-4274230615
商品の詳細の次のスライド
最大12%ポイント還元:
紙書籍 真夏の涼読まとめ買いキャンペーン

よく一緒に購入されている商品

対象商品: Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例
USD27.63
132ポイント(3%)
残り4点（入荷予定あり）
この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。
+
Pythonによる時系列予測 (Compass Data Science)
USD26.25
126ポイント(3%)
残り13点（入荷予定あり）
この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。
+
実践Data Scienceシリーズ Pythonではじめる時系列分析入門
USD26.25
126ポイント(3%)
残り10点（入荷予定あり）
この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。
総額: $00
当社の価格を見るには、これら商品をカートに追加してください。
ポイントの合計: pt
詳細
追加されました
これらの商品のうちのいくつかが他の商品より先に発送されます。
詳細の表示 詳細の非表示
一緒に購入する商品を選択してください。

この商品をチェックした人はこんな商品もチェックしています

ページ: 1 / 1 最初に戻る
前のスライドセット
  1. Pythonによる時系列予測 (Compass Data Science)
    Marco Peixeiro
     
    単行本（ソフトカバー）
    USD26.25
    126pt (3%)
    送料: USD 24.06
    残り13点（入荷予定あり）
次のスライドセット

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ オーム社
  • 発売日 ‏ : ‎ 2023/6/7
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 本の長さ ‏ : ‎ 360ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4274230619
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4274230615
  • 商品の重量 ‏ : ‎ 690 g
  • 寸法 ‏ : ‎ 18.2 x 1.9 x 23.5 cm
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 324,606位 (本の売れ筋ランキングを見る)
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.0 (42)

著者について

著者をフォローして、新作のアップデートや改善されたおすすめを入手してください。
Previous page
  1. 高橋威知郎

    高橋威知郎

    Brief content visible, double tap to read full content.
    Full content visible, double tap to read brief content.

    著者の本をもっと見つけたり、似たような著者を調べたり、おすすめの本を読んだりできます。

    著者ページでもっと見る
  2. 髙橋威知郎

    髙橋威知郎

    Brief content visible, double tap to read full content.
    Full content visible, double tap to read brief content.

    著者の本をもっと見つけたり、似たような著者を調べたり、おすすめの本を読んだりできます。

    著者ページでもっと見る
Next page

関連書籍

ページ 1 / 1はじめに戻る
スポンサー
Previous page
  1. Amazonのストアでお買い物 ›
    AIと法 実務大全
    AIと法 実務大全
    3.85つ星のうち3.89
    USD57.34
  2. Amazonのストアでお買い物 ›
    実践！LTV最大化 (顧客の生涯価値を上げまくる！有名企業との25年間の取組で習得した生涯顧客の育て方)
    実践！LTV最大化 (顧客の生涯価値を上げまくる！有名企業との25年間の取組で習得した生涯顧客の育て方)
    3.75つ星のうち3.738
    USD12.43
  3. Amazonのストアでお買い物 ›
    Ｑ＆Ａと事例　相続における使途不明金をめぐる実務
    Ｑ＆Ａと事例　相続における使途不明金をめぐる実務
    4.15つ星のうち4.14
    USD29.01
  4. Amazonのストアでお買い物 ›
    思考の質を高める 構造を読み解く力
    思考の質を高める 構造を読み解く力
    3.85つ星のうち3.8570
    USD11.74
  5. Amazonのストアでお買い物 ›
    シリコンバレー一流プログラマーが教える Pythonプロフェッショナル大全
    シリコンバレー一流プログラマーが教える Pythonプロフェッショナル大全
    4.25つ星のうち4.2392
    USD17.96
Next page

カスタマーレビュー

星5つ中4つ
42グローバルレーティング

日本からのトップレビュー

  • a
    星5つ中5つ
    数学を放棄してしまった方が学びなおす良書
    2025年8月10日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本
    Brief content visible, double tap to read full content.
    Full content visible, double tap to read brief content.

    とりあえず時系列で何かを予想してみたい！

    けど数学含めこの分野は全くわからないという方が最初に取るにはとても良い本です

    これを足掛かりにしてさらに歯ごたえのある本にステップアップするのが良いと思います

    2人のユーザーが役に立ったと感じています
    フィードバックを送信中...
    フィードバックをお寄せいただきありがとうございます。
    フィードバックを送信中...
    ありがとうございます。数日中に調査いたします。
  • 平松諒也
    星5つ中4つ
    珍しいモデルについて記載あり
    2026年1月15日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本
    Brief content visible, double tap to read full content.
    Full content visible, double tap to read brief content.

    ホルトウィンターズモデルという、なかなか珍しいモデルについて記載さいれてその点よかった。

    フィードバックを送信中...
    フィードバックをお寄せいただきありがとうございます。
    フィードバックを送信中...
    ありがとうございます。数日中に調査いたします。
  • けんみっち
    星5つ中4つ
    実践的です
    2025年5月7日に日本でレビュー済み
    フォーマット: Kindle版 (電子書籍)
    Brief content visible, double tap to read full content.
    Full content visible, double tap to read brief content.

    予測モデルを学ぶ上では実践的でとてもいいです。

    フィードバックを送信中...
    フィードバックをお寄せいただきありがとうございます。
    フィードバックを送信中...
    ありがとうございます。数日中に調査いたします。
  • chrono
    星5つ中4つ
    正誤表がないのが残念
    2024年1月27日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本
    Brief content visible, double tap to read full content.
    Full content visible, double tap to read brief content.

    いい本ですが、

    P.300の式5-3は間違いではないでしょうか？

    正しくはΓ(X+r)/(X!・Γ(r))ではないですか？

    フィードバックを送信中...
    フィードバックをお寄せいただきありがとうございます。
    フィードバックを送信中...
    ありがとうございます。数日中に調査いたします。
  • Amazon Customer
    星5つ中5つ
    非常に良いです
    2023年8月1日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本
    Brief content visible, double tap to read full content.
    Full content visible, double tap to read brief content.

    時系列分析関連の書籍の中では、群を抜いて分かり易いです。

    内容は、著者の会社のネットのページにある説明を深化させたもののようです。

    ビジネス（実務）を想定した内容で、理論ばかりの書籍では無いので、難しい数式は余り出て来ません。

    数学アレルギーの人にとって、これ以上無い利点です。

    数学的理論を学ぶのではなく、実務で分析したい人向けです。

    時系列データの観察を行い、グラフ等で可視化して、それに見合った分析（モデル作成）を行う事が出来るような流れで書かれています。

    深層学習ではなく、説明しているモデルの種類は少ないですが、時系列系のモデル（ＡＲＩＭＡ等）と、テーブルデータ系の機械学習モデル（線形回帰、ＰＬＳ回帰、リッジ回帰等）のどちらでも対応出来るようになると思います。

    「あ、なるほど、時系列データの分析の流れはこうやれば良いのか！」というのが腑に落ちる書籍です。

    定常過程の統計的仮説検定、ＡＤＦ（単位根）検定、変数間の相互相関、グレンジャー因果性検定、インパルス応答関数、多重共線性（マルチコ）の対応方法、多変量時系列分析など、今迄他書を読んでも分からなかった分析方法が、一気に理解出来ました。

    価格が他書よりお高いのが玉に瑕ですが、それを補って余りある程素晴らしい内容でした。

    価格の高さに二の足を踏んでいる方が居れば、「損はしないから購入した方が良いですよ」とアドバイスしたいです（※無論著者とは面識も利害関係もありません）。

    日本人著者の書籍で久々に当たりを引いたような気分です。年に一度引けるかどうかの当たりです。

    是非とも続刊を出して欲しい書籍です。

    深層学習モデルでの構築方法等や、営業系データではなく工場系のデータ分析（例えばセンサデータの分析等）の内容の続刊であれば、更に参考になると思います。

    そういった続刊を強く希望します。

    34人のユーザーが役に立ったと感じています
    フィードバックを送信中...
    フィードバックをお寄せいただきありがとうございます。
    フィードバックを送信中...
    ありがとうございます。数日中に調査いたします。
  • Amazonのお客様
    星5つ中5つ
    ビジネスの活用事例がいい感じ
    2024年1月5日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本
    Brief content visible, double tap to read full content.
    Full content visible, double tap to read brief content.

    実際のビジネス実務を念頭にした時系列本です。目の前の時系列データを使った業務で非常に参考になりました。

    2人のユーザーが役に立ったと感じています
    フィードバックを送信中...
    フィードバックをお寄せいただきありがとうございます。
    フィードバックを送信中...
    ありがとうございます。数日中に調査いたします。
  • BARUMUNK
    星5つ中2つ
    目的がはっきりしている人が手に取るべき
    2023年10月15日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本
    Brief content visible, double tap to read full content.
    Full content visible, double tap to read brief content.

    ARIMAモデルを使った、金融市場予測モデルを構築するための参考文献として購入しました。

    pythonのコードは記載されているのですが、各コードがどのような意味なのか（どこを変えると、何が変わるのか）、どのようにモデルをチューニングすると予測精度が上がるのか、に関する説明が十分ではない部分があるので、書いてあることの意味をウェブサイトで自分で調べる、ということが多かったです。

    後半に記載されているケーススタディを見て、自分がやりたいことに近い事例がある人は、購入すると有用な結果を得られるのかもしれません。

    とはいえ、この分野でここまで再現性が高い情報を網羅している書籍は、他にはあまりないと思います。

    14人のユーザーが役に立ったと感じています
    フィードバックを送信中...
    フィードバックをお寄せいただきありがとうございます。
    フィードバックを送信中...
    ありがとうございます。数日中に調査いたします。
  • lafin
    星5つ中5つ
    分かりやすい
    2023年9月11日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本
    Brief content visible, double tap to read full content.
    Full content visible, double tap to read brief content.

    分かりやすいですし、著者にメールで不明点を質問したら一日程度で答えてくれました。アフターサポートも素晴らしいです。

    6人のユーザーが役に立ったと感じています
    フィードバックを送信中...
    フィードバックをお寄せいただきありがとうございます。
    フィードバックを送信中...
    ありがとうございます。数日中に調査いたします。
レビューをすべて見る