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【情報機構】
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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，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週間の正午の平均気温は，７日分の気温の総和を７で割れば求められます．ここで，７日分の総和は，足し合わせる順番を意識する必要はなく，月火水木金土日でも金月水火日木土のいずれであっても変わりありません．同様に，バラつきを示す指標である分散も，他のデータとの関係を見る相関係数も，データの並び順を意識しないため，いわゆる時系列データの分析とは考え方が異なります． 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の考え方，特にデータの順序関係を意識することで生じるメリットについて，実際の時系列データを用いながら説明します．なお，データ分析に広く利用されているR言語を用いた演習例を交えることで，より実践的に学習することができます．
株式会社フィンデクス 代表取締役 青木義充
2004年に一橋大学助手就任し，データ解析に関する授業の補助，学内の金融データベースの管理を行う．2007年から株式会社QUICKで，金融業界動向のマーケティング，新たな金融情報サービスの企画，金融機関などとの共同研究に従事する傍ら，総合研究大学院大学複合科学研究科統計学専攻を修了し，商品先物のリスクに関する研究で学位（学術）を取得する．それ以降，金融に関する学会，論文の発表，著書の執筆のほか，一橋大学，上智大学で非常勤講師としてデータサイエンス，数理ファイナンスを指導．2018年9月，FinTech時代に真に役立つ金融知識と技能を幅広い方々に届けるべく，株式会社エフビズを創立，代表取締役に就任．主にデータ解析に関するコンサルティング，研究開発の受託を行っている． ■専門・得意分野 時系列解析，ベイズ統計学，データサイエンス
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