時系列データとは、時刻変化に伴って値が変化する対象を、ある特定の時間間隔で記録したものを指します。たとえば、毎日の正午の気温を記録したものは時系列データです。時系列データの分析では、時刻に依存して変化する値に注意を向けるか、つまり、データの並び順・前後関係を意識するか否かを重要視します。たとえば、1年間の正午の平均気温を求める場合には、365日分の気温の総和を365で割れば求められます。しかしながら、365日分の総和を計算する際には、重複しないように気を付ければ、足し合わせる順番を意識する必要はないため、データの並び順を意識した分析とは異なります。
　本セミナーでは、時系列データの特徴をとらえながら分析する手法を取り扱います。データの順序関係を意識することのメリットと気を付けなければならない点を、実際の時系列データを用いた実例を交えながら説明します。なお、データ分析に用いる言語として広く利用されているRだけでなく、最近注目を集めているPython についても取り扱います。
　時系列データの分析の入り口から丁寧にナビゲートします。いっしょにデータサイエンティストへの道を歩き始めてみませんか。

1. 時系列データの特徴について
   1. 時系列データの定義
   2. 時系列データでない例とその違い
   3. 時系列データの観察と確認法
2. 時系列データの分析について
   1. 時系列データを取り扱い
   2. 時系列データの性質とモデルの導入
   3. うまくいかない分析例
   4. 時系列データ分析のコツ
3. 統計分析用のプログラミング言語
   1. R,Pythonの導入
   2. ソースコードと実行例の紹介
• 質疑応答