Pythonによる時系列分析 ―予測モデル構築と企業事例―

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。時系列データを上手く活用し、ビジネス成果を生み出す!!　時系列データを上手く調理することは、これらの問に何かしら解を与えることができます。特に予測モデルを上手く活用すると、過去を振り返り、未来を予測し、現在すべきことを導きだし、成果へと繋げることができます。いくら高精度な予測モデルを手にしても、どう活用すべきかわからないと成果は生まれません。そこで本書ではどのように扱うかを、実際のデータを用いて、使い方を重点的に解説していきます。時系列分析の多くの書籍は数式等を用いて解説していますが、実務的な運用には理論よりもPython等コードで実践していくことが重要です。なお、事例として以下を取り上げます。・モニタリング指標の異常検知によるキャンペーン評価（自動車ディーラー）・モニタリング指標の異常検知と要因探索（小売りチェーン）・売上予測モデルを活用したデータドリブン販促（小売りチェーン）・離反予測モデルによる離反対策ルールの策定（食品・法人向けビジネス）・チャーンマネジメントのための離反時期予測（携帯電話サービス）・LTVマネジメントのためのLTV予測（ECサイト）・広告・販促効果を見える化し最適化するマーケティング・ミックス・モデリング（スポーツジム）第1章　ビジネスにおける時系列データ活用第2章　Pythonのデータ分析環境の設定（JupyterLab）第3章　時系列予測モデル構築・超入門第4章　時系列データを使ったビジネス成果の上げ方第5章　時系列データを活用したビジネス事例