内容紹介：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。
もくじ情報：第１章　時系列予測が変えるビジネスの未来（私たちは時系列データに囲まれて生きている；ビジネス時系列分析と予測　ほか）；第２章　統計的推測と時系列分析の基礎（統計的推測の基礎；よく目にする３つのデータセットタイプ　ほか）；第３章　時経列予測のための数理モデル（統計モデルとは；ＡＲＩＭＡ系モデル　ほか）；第４章　予測モデルの評価と検証（予測精度の評価指標；ホールドアウト法と時系列データ　ほか）；第５章　時系列予測事例（時系列予測と数理最適化の融合；数理最適化問題・速習超入門　ほか）；付録　Ｐｙｔｈｏｎ環境構築

〓橋　威知郎(タカハシ　イチロウ)
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（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）