機械学習を使った時系列売上予測
イベント内容
機械学習を使った時系列売上予測
ご応募多数の場合、大きい会場にすることも検討中ですので、ご応募多数の場合もエントリーをお願いします！
会場
新丸ビル10F EggJapan
勉強会で利用するデータセット
Windows用データのリンク https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B9ujQz_GqVscbzdhVmRRZlNQeTA
Mac用データのリンク https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B9ujQz_GqVscekVWUnRIQXVlZ1k
ダウンロード用URL
データセット1 http://kojima.asia/1.xlsx
データセット2 http://kojima.asia/2.xlsx
データセット3 http://kojima.asia/3.xlsx
アジェンダ
| 時間 | 内容 | スピーカー |
|---|---|---|
| 18:30 ~ 19:00 | 受付・開場 | |
| 19:00 ~ 19:15 | DataRobotの時系列関連新機能 | シバタ アキラ |
| 19:15 ~ 21:00 | 機械学習を使った時系列売上予測 | 中野 |
| 21:00 ~ | 懇親会（各自） |
イベント概要
この勉強会では、最新の機械学習の手法を使った時系列分析のモデルの作り方を学習します。一般的には、PythonやRのパッケージを使って行われることが多い時系列分析ですが、今回はKaggleでトップになったデータサイエンティストたちが作り上げた機械学習自動化ツールのDataRobotを使って時系列データのモデリングを簡単に行います。DataRobotは優れたUIで統計・プログラミングの知識のない方でも最新の機械学習を使ったモデリングができるプラットフォームとなっています。
今回は複数店舗の毎週の売上データの予測をお題にDataRobotのアカウントを持っていらっしゃる方はハンズオンで予測モデルを作成したいと思います。更に単にモデルを作るだけでなく、どのような特徴量を使えば精度が良くなるのか、データにどのような前処理を行えば良いのか、トレンドデータや集約データを使った時系列予測など様々なトピックについて触れていきます。また、参加された方にはもれなく売上のサンプルデータと実戦用のレファレンスを提供します。
時系列分析の経験は必要ありませんが、統計・時系列分析理論の知識があると前半部分（理論）の理解が進みます。同時にハンズオンでは実際にDataRobotを使って行っていくため、アカウントをお持ちでない方は使い方の説明のみで、DataRobotを使っていただくことはできません。
以下のような希望のある方に参加していただければと思います。
- 時系列予測モデルを作ってみたい
- もっと精度の良い時系列モデルの作り方を学びたい
- DataRobotで時系列モデルを作ってみたい
- 機械学習で作った時系列予測と一般的な時系列予測の違いを知りたい
内容（仮）
1. 時系列予測を行うためのアプローチ
2. DataRobotを用いたハンズオン時系列売上分析
※DataRobotのアカウントをお持ちでない方は、使い方の説明のみでDataRobotを使っていただくことはできません。
- DataRobotを使った時系列予測
- イベント説明変数を使ったモデル
- ヒストリカル変数を使ったモデル
- 【応用】トレンドの存在するデータの予測
- 【応用】階層的データに対する予測
- 時系列予測モデルの更新
注意事項
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
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