内容紹介：統計的手法と機械学習手法の両方を使用した汎用性の高い時系列分析手法！本書は「時系列データ」の切り口から書かれたデータ分析の入門書です。時系列データが使われる範囲は広く、医療データ、金融分析、経済予測、天気予報など、さまざまな分野で使われています。本書は時系列データを通してデータ分析手法を学んでいくアプローチで、データのクリーニング、プロットの方法、入出力など基本的なトピックについてひととおりカバーしてから、さまざまな分野のさまざまな事例を取り上げ、統計的手法と機械学習手法の両方を時系列データに適用し、また人気のオープンソースツールも積極的に取り入れた手法を紹介します。
時系列データが使われる範囲は広く、医療データ、金融分析、経済予測、天気予報など、さまざまな分野で使われています。本書は時系列データを通してデータ解析手法を学んでゆくアプローチで、データのクリーニング、プロットの方法、入出力など基本的なトピックについてひととおりカバーしてから、さまざまな分野の事例を数多く取り上げ、統計的手法と機械学習手法の両方を時系列データに適用し、また人気のオープンソースツールも積極的に取り入れた手法を紹介します。プログラムにはＲとＰｙｔｈｏｎの両方を利用。データセットやコードはＧｉｔＨｕｂからダウンロード可能です。
もくじ情報：時系列の概論と簡単な歴史；時系列データの見つけ方と前処理；時系列の探索的データ解析；時系列データのシミュレーション；時間データの保管；時系列に使える統計モデル；時系列に使える状態空間モデル；特徴量の生成と選択；機械学習による時系列解析；ディープラーニングによる時系列解析；誤差の測定；時系列モデルの当てはめと提供の性能に関する考慮事項；ヘルスケア分野への適用；金融分野への適用；政府機関が公表する時系列；時系列パッケージ；予測の予測

ニールセン，アイリーン(ニールセン，アイリーン)
ニューヨーク市を拠点とするソフトウェアエンジニアおよびデータアナリスト。対象はヘルスケアスタートアップから政治キャンペーンまで、顧客は物理学の研究室から金融ファームまで、さまざまな分野における時系列およびその他のデータ処理を行う。現在、予測アプリケーション用のニューラルネットワークを開発中