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〜

書籍の概要

この本の概要

昨今ビッグデータという言葉をよく聞きます。ITなどの技術革新により大量のデータが日々蓄積されるようになり,それらを活用したいという企業や組織が増えてきたことの現れです。そして,蓄積されたデータを正しく分析し,モデル化し,有効に扱えるデータサイエンティストが求められています。本書では,株価や収益率といった時系列データを正しく分析するための具体的な方法や分析の際に陥りやすい穴について実例を使って解説します。ソフトには,一通りの機能を備えているフリーソフトウェアRを使います。

こんな方におすすめ

  • 時系列データを扱う人
  • データ分析をする人

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現場ですぐ使える時系列データ分析
「ビッグデータ」はデータを扱う人たちにとってはもう聞きたくないくらい耳にしている言葉でしょう

本書のサンプル

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目次

第1章 時系列データのリテラシー

第2章 時系列データの観察と要約

第3章 時系列データの時間依存と自己回帰モデル

第4章【応用編】ホワイトノイズから分散不均一構造へ

第5章【実践編】時系列分析の投資への応用

付録A ファイナンス理論と統計数学

付録B R言語の基礎

著者プロフィール

横内大介(よこうちだいすけ)

一橋大学大学院国際企業戦略研究科 准教授,博士(工学)(慶應義塾大学)。
1975年生まれ。慶應義塾大学理工学部数理科学科卒業,慶應義塾大学大学院後期博士課程基礎理工学専攻数理科学専修修了,慶應塾大学理工学部数理科学科データサイエンス研究室助手を経て,現在に至る。
主に1,4,5章を担当。


青木義充(あおきよしみつ)

株式会社QUICK 商品戦略本部 サービス企画部 ソリューションマネージャー。
1974年生まれ。慶應義塾大学理工学部数理科学科卒業,慶應義塾大学大学院前期博士課程数理科学専攻修了,慶應義塾大学大学院後期博士課程基礎理工学専攻単位取得済退学,一橋大学大学院国際企業戦略研究科助手を経て,現在に至る。
現職では,金融業界動向のマーケティング,新たな金融情報サービスの企画に携わっている。
主に2,3章を担当。