Pythonによる時系列分析 : 予測モデル構築と企業事例

• 資料種別: 図書
• ISBN: 978-4-274-23061-5
• タイトル: Pythonによる時系列分析 : 予測モデル構築と企業事例
• タイトルよみ: パイソン ニ ヨル ジケイレツ ブンセキ : ヨソク モデル コウチク ト キギョウ ジレイ
• 著者・編者: 髙橋威知郎 著
• 著者標目: 著者 ： 髙橋, 威知郎, 1974- タカハシ, イチロウ, 1974- ( 001182828 )典拠
• 出版事項: 東京 : オーム社 (出版)
• 出版年月日等: 2023.6
• 出版年（W3CDTF）: 2023
• 数量: 350p
• 大きさ: 24cm
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• 表現種別: テキスト
• 機器種別: 機器不用
• キャリア種別: 冊子
• 件名標目: 経営情報--データ処理 ケイエイジョウホウ データショリ ( 00840413 )典拠; 時系列 ジケイレツ ( 00574724 )典拠
• NDC10版: 336.17 : 経営管理
• NDLC: DH221
• 対象利用者: 一般
• 書誌注記: 索引あり
• 入手条件・定価: 4000円
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: DH221-M380
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 032834588; http://id.ndl.go.jp/bib/032834588
• 全国書誌番号: 23855242
• トーハンMARC番号: 34480602
• 目録規則: 日本目録規則2018年版
• 整理区分コード: 111

• 要約等: 本書は実際のデータを用いて、使い方を重点的に解説。実務的な運用には理論よりもPython等コードでの実践が重要。
• 一般注記（コンテンツ）: 電子書籍
• 製作者: オーム社
• 製作年: 2023-06-05
• 連携機関・データベース: 出版情報登録センター : 出版情報登録センター（JPRO）; https://jpro2.jpo.or.jp/
• JP-eコード: 27423061000000000d01

目次

第1章　ビジネスにおける時系列データ活用

第2章　Pythonのデータ分析環境の設定（JupyterLab）

第3章　時系列予測モデル構築・超入門

第4章　時系列データを使ったビジネス成果の上げ方

第5章　時系列データを活用したビジネス事例