医療職からデータサイエンティストへ医療職からデータサイエンティストへ統計学、機械学習に関する記事をまとめています。時系列データとは、ある一時点ではなく、時間軸に沿ってデータが収集され、変数の並び方にも意味があるデータのことを指します。時系列データ解析の手法を知っていると解析の幅が大きく広がることは間違い無いでスガ、書籍の中には難解なものも多く、最初のハードルが少し高いかもしれません。今回は、そんな時系列データ解析を分かりやすくまとめてある書籍を中心に、概略やその使い方などをさっくりと学びたい人、理論からがっつり学びたい人へそれぞれへオススメする書籍とサイト・ブログを紹介していきます。今回紹介する書籍は、ARIMAやVARモデル、GARCHなど基本的な内容を中心に書かれた書籍ですので、発展的なモデルは扱っていないことをご了承ください。~データサイエンティストのための基礎知識~最初に時系列の概略を学ぶにはとてもオススメの書籍です。時系列解析はイメージが湧きにくく難解な書籍が多いですが、この書籍は非常に読みやすい内容になってます。内容としては、現場でとにかく使うことを意識しており、具体例を混じえた実践ベースの内容になってます。ちなみにRでの解析法も載ってます。実務で使いたいという方は読んで損はありません。データ分析こちらはPythonを使っている方向けです。サイト等でもRを使った解説は多いですが、Pythonでの実践法はあまり多くありません。そんな中でPythonを使った時系列解析手法を紹介している数少ない書籍といって良いでしょう。時系列のパートには、基本的な自己回帰モデルが紹介されており、Pythonを使って手を動かしながらさっくりと時系列解析を学びたい方にはオススメです。時系列だけでなく、その他のパートも十分読み応えがあります。(シリーズ〈統計科学のプラクティス〉)Rを使っている方は是非ともオススメしたい書籍です。古いパッケージを使用している箇所もありますが、理論、実践ともに分かりやすく、時系列解析のイメージが掴みやすいです。専門書では難解な理論が並び、けっきょくどう使って良いがわからないということがよくありますが、本書では理論の解説→実践のテンポがよく、サクサクと読み進めることができます。実践の中でイメージをつけながら学べるところがとても良いですね。(統計ライブラリー)言わずもがな時系列解析といえば一番有名な沖本本です。理論的な背景がしっかりとまとめてあり、時系列を学ぶための必読書といっても過言ではありません。レベルとしては超絶難解な訳ではなく、基本的な線形代数の知識があれば、気合い次第で十分ついて行くことができます。簡単なモデルで具体例を示し、一般化したモデルに拡張するなど概略から詳細の見せ方が妙絶です。多くのサイトやブログ等で取り上げられているため、道に迷ったら調べられるのもいいですね。見る時系列解析入門こちらも有名な時系列解析の参考書です。上記沖本本と内容が被っているところも多く、併用して読むことでお互いを補間することができルため理解が捗ります。本書では、基礎的な理屈から始まり、徐々に具体的なモデルへと入っていきます。序盤のデータの前処理方法は、どんな場合にどんな前処理をするのかが具体的に書いてあり、とても参考になりました。沖本本との違いは、季節調整モデルや状態空間などの発展的な内容も多く書かれており、時系列の応用モデルも学ぶことができます。Blueまずは、私の記事でも大変参考にさせて頂いたブログです。自身でも多くの書籍を執筆されており、何と言っても分かりやすい例えが特徴的です。時系列パートでは基礎的なモデルから発展的なモデルまでRやPythonのコード共に記事にされおります。六本木で働くデータサイエンティスのブログ日本一有名なデータサイエンティストといっても過言ではないTJOさんのブログです。検索するとすぐに出てくるので、紹介するまでもないかもしれませんが、記事をかく上でも大変参考にさせて頂きましたので、紹介させて頂きます。上記沖本本を中心にRの実装をされているため、沖本本を読みながらだとさらに学習が捗るでしょう。Communityこちらは英語ですが、PythonやRの実践法を中心に記事としてまとまっていて、とても分かりやすいです。下記の記事URLだけでなく、他にも多くの記事があります。実務での使い方を学びたい方はぜひ参考にしてみてください。Python)まとめ時系列解析は特に経済分野で発展してきたため、ビジネス応用をまとめた書籍は少ないです。基礎さえ押さえてしまえばあとは応用するだけなので、しっかりと学んでおきたいですね。※本記事は、筆者個人の感想です。基本的なところを扱っ...2019-07-20facebookの時系列予測パッケージ{prophet}を使って、ブログアクセス数を予測する。学んだこと、日々の所感をまとめていきます。※本ブログは筆者が個人的に学んだこと感じたことをまとめたブログになります。所属する組織の意見・見解とは無関係です。medi_data0826引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。