将来予測と意思決定のための時系列分析入門 様々な時系列モデルによる予測方法からその評価方法まで

長倉大輔(著者)

• 販売会社／発売会社: ソシム
• 発売年月日: 2025/03/29
• JAN: 9784802615037

商品レビュー

2026/05/22

時系列分析とは、時間順に並んだデータから「構造」を見つけ、その構造を使って将来を予測する技術のこと。
具体的には、売上、株価、気温、アクセス数、需要量、問い合わせ数など、時間の順序に意味があるデータから、「昨日の値が今日に影響する」「広告施策後の上振れ」「プラットフォーム上の機能追加後の構造変化」「季節性がある」「トレンドがある」「異常値の検知」「一時的なショックが残る」といった時間依存性を重視しながら予測する時に活用する。

記述統計・確率分布・自己相関・AR/MA/ARMA/ARIMA/GARCH・状態空間モデル・評価指標までを順に学ぶ構成となっている。

2025/06/08

　ソシムのデータサイエンスシリーズを全部読んだら最強に近づけるのではないかと思い本書を手に取りました。
　本書は時間とともに変動するデータを分析する手法に関して、統計的（確率論的）なモデルをもとに分析する手法を解説した書籍です。数式は紹介程度に出てくるだけかと思いきや、かなり詳細に記載されており、わりと手を動かして勉強するタイプの教科書です。また、概念的なグラフによる説明が見やすく統計的内容の解釈の説明が詳細であるため、各モデルが解析できる内容の理解が非常によく進むと思います。丁寧な教科書です。
　本書にそれほど欠点があるとは思われませんが、本シリーズの他の巻に比べてもかなり数学をきっちりやっているのが予想外な点と、実装に関する言及があまりない点に関して、フォローがあると嬉しいとは思いました。

2025/04/19

多分数冊で学くらいの内容を詰め込んでいる
　時系列データ入門
　ARIMAなどの入門
　ARCH, GARCHでも1冊となるし、
　状態空間モデル入門

正直これ1冊でいきなりわかるのか？という疑問はある
コーディングして試してみて初めてわかることもある

でも時系列分析ならばこれらの分野がありこれらを使うとこういうことがわかるしこういうことがわからないという俯瞰の意味では良いのか