開催概要
- 日時： 2023年09月22日(金) 10:30 ~ 17:30
- 受講料： 一般 (1名)：49,500円(税込) ／同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込)
- 会場： オンライン
- 主催：株式会社日本テクノセンター
受講対象者
- 製造業、エンジニアリング企業、素材、インフラ、設備、発電関連、観測機関、IT企業の技術者、研究者の方
- ビジネス領域（事業戦略、技術マーケティングなど）や生産・調達・開発領域で時系列データに向き合っている方
- 時系列データ解析の基礎から修得したい方
修得知識
- ビジネスで時系列データを活用し成果を出す方法
- 時系列予測の基礎（例：時系列特徴量、時系列予測モデルの構築手順、時系列系の数理モデル、など）
- テーブルデータ系の数理モデル（例：線形回帰モデルやランダムフォレストなど）を使って時系列予測する方法
- 時系列系の深層学習の基礎
プログラム
１．業務における時系列データの活用
（１）．データで成果を上げる「データ活用ストーリー」
（２）．アクションを生み出す「傾向分析」と「近未来分析」
２．時系列機械学習の基礎
（１）．テーブルデータと時系列データ
（２）．時系列予測モデルの構築手順
（３）．Python環境の構築
３．時系列予測モデル【Pythonによる実演】
（１）．予測モデル構築前に実施すべきデータ理解
ａ．STL分解
ｂ．定常性の検討
ｃ．周期性の検討
（２）．時系列系モデルで作る予測モデル
ａ．ホルト－ウィンターズ法モデル
ｂ．ARIMAモデル
ｃ．Prophetモデル
（３）．テーブルデータ系モデルで作る予測モデル
ａ．線形回帰モデル
ｂ．決定木（ディシジョンツリー）モデル
ｃ．XGBoostモデル
（４）．深層学習系モデルで作る予測モデル
ａ．シンプルなRNNモデル
ｂ．Seq2Seq（Encoder Decoder）型RNNモデル
ｃ．双方向RNNモデル
（５）．用途に合わせた手法の使い分け方
４．応用事例：モニタリング（異常検知や要因分析）と将来予測への応用
（１）．モニタリング指標の異常検知と要因探索
（２）．売上予測モデルを活用したデータドリブン販促
（３）．その他
５．まとめ
（１）．本日の振り返り
（２）．Ｑ＆Ａ
