Pythonで実践する時系列予測の基礎: 理論とビジネス応用

髙橋威知郎

heinä 2025 · 株式会社 オーム社

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未来への確かな意思決定に、時系列予測を活用しよう！

本書は、時系列予測の理論とPythonによる実装を体系的にわかりやすく解説します。時系列データ分析が未経験でも通読できるよう、基礎となる数学から始め、ビジネスや研究の場で実践するためのスキルが身に付くよう丁寧にフォローします。

ビジネスの現場では、データに基づく意思決定が重要視され、特に時系列データ分析は、売上予測や需要予測、在庫最適化など、多くの領域で活用されています。そうした時系列予測の理論と実践を学ぶために必要な知識を、本書の活用によって身に付けることができます。

※本書と『Pythonによる時系列分析―予測モデル構築と企業事例―』との違い

本書では時系列予測（を主とする時系列分析）の数学的な解説や数理モデルを詳解することから

　・確かな理論的裏付けに基づく実践（コーディングや評価・検証）を試したい

方におすすめです。

一方、『Pythonによる時系列分析―予測モデル構築と企業事例―』は、（特にビジネス応用を念頭に置いた）時系列分析の入門として

　・まずはハンズオンで実践してみたい

　・ビジネスにおける時系列分析（を含めたデータ分析の全体像）をつかみたい

という方におすすめです。

このような方におすすめ

・時系列予測を扱うデータサイエンティスト、マーケター、データアナリストなどの実務家

・マーケティングなどビジネスに関わる学問の研究者

・数理モデリングとその応用に興味をもつ研究者

主要目次

第1章　時系列予測が変えるビジネスの未来

第2章　統計的推測と時系列分析の基礎

第3章　時系列予測のための数理モデル

第4章　予測モデルの評価と検証

第5章　時系列予測事例

付録A　Python環境構築

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髙橋 威知郎（たかはし いちろう）

株式会社セールスアナリティクス代表／らくらくビジネスデータサイエンス主宰。中央省庁および情報・通信業などを経て現職。大学卒業後、一貫してデータ分析や数理モデル構築などに関する業務（研究・開発・社内活用・事業化）に従事。製造業や流通業を中心にデータサイエンス実践支援および数理モデル（予測モデル・異常検知モデル・最適化モデルなど）の開発支援、そのアドバイスなどを実施。『Python による時系列分析　予測モデル構築と企業事例』、『マンガでわかる時系列分析』（ともにオーム社）など、データ分析やデータサイエンスに関する著書多数。