営業・マーケティング分野一覧 > 【新】予測精度を高める！Pythonを使った時系列分析入門
（事業活動総合案内 No.54）
予測精度を高める！
Pythonを使った時系列分析入門
～初心者も分かる！データからトレンドや季節性の特徴をつかみ、予測に活かす～
スケジュール等
| 開催日 |
２０２６年７月２８日（火） １０：００～１７：００ ※本セミナーは（A）セミナー室での受講（B）オンライン受講どちらかを選択できます。 |
|---|---|
| 会場 |
（A）九州生産性本部セミナー室 ※運営上、ＰＣ（マイク・カメラ使用）での参加をお願いします。 ※受講用URLは7月24日にメールいたします。 ※オンラインご参加の方にはテキストを開催前日までにお送りします。 ※オンライン参加の場合、１人１端末での参加をお願いします。 |
| 講師 | 和から株式会社 経営企画室室長・データコンサルタント 岡崎 凌 氏 |
| 対象者 |
・売上やアクセス数、在庫などの推移から時間的な特徴をつかみ、 将来予測や計画立案に活かしたい方 |
| 参加費（税込） 1名につき |
賛助会員企業 ３５，２００円 未会員企業 ４７，３００円 |
| 携行品 |
・PythonをインストールしたPC |
| 会場設営 |
学校形式 |
| 詳細案内 | パンフレット（PDF） |
ご案内
売上やアクセス数、在庫などデータは蓄積されていても、時間的な特徴が読み取れず、変化の兆しや次の打ち手が見えない—そんな悩みを解決する手法が時系列分析です。
時系列分析を活用すると、データに潜むトレンドや季節性、変動の特徴を捉え、将来の数値予測や計画立案の精度を高めることができます。営業・マーケティング・経営企画・需給管理など、幅広い実務で役立つ分析手法です。
本セミナーでは、プログラミング言語であるPythonを使った時系列分析の基本的な進め方を学びます。Python未経験の方でも理解しやすいよう、ライブラリ（＝特定の機能を持つコードの集まり）を使いコードをコピーしながら、実践的に学べる内容です。
【Q＆A】
Ｑ．どんな方がお勧め？
Ａ．売上やアクセス数、在庫などの推移から時間的な特徴をつかみ、将来予測や計画立案に活かしたいマーケティング・営業・経営企画部門などの方など。
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Ｑ．Python使ったことないし、プログラミングは難しそう。大丈夫かな？
Ａ．はい。本セミナーは初心者向けです。ライブラリを活用し、コードをコピーしながら進めるため、Python未経験の方でも安心して学べます。
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Ｑ．事前に準備することはある？
Ａ．はい。ご自身のPCにPythonをインストールしていただきます。Pythonの環境設定資料を事前にお渡しします。説明動画もございます。早めのインストールをお願いします。
講座内容
１. 時系列データの概要
(1)時系列データとは何か
(2)実務における時系列データ（売上・来店数・アクセス数）の扱い方
(3)集計では見えない増減や変化の捉え方
(4)予測を発注・在庫・計画に使う考え方
２. 時系列データの分析方法
(1)時系列データを捉えるための3つの特徴（トレンド・季節性・不規則変動）
(2)売上が伸びているか停滞しているかの判断
(3)繁忙期・売れにくい時期の把握
(4)キャンペーンや外的要因の影響の読み取り
３. 時系列データを使ったモデル作成、予測の基礎
(1)分析を行うためのツールPython言語の基本操作
(2)売上データの読み込みと可視化
(3)ライブラリによる予測モデル作成
(4)予測結果の評価と将来予測
４. 予測精度の改善
(1)予測が外れる原因の整理
(2)セール・祝日などイベント情報の反映
(3)売上以外の情報（来店数・天候など）の活用
(4)精度改善を進めるための考え方
５. さまざまな時系列モデルによる予測
(1)指数平滑によるシンプルな予測
(2)ARIMAによる過去の変動パターンに基づく予測
(3)Prophetによるトレンド・季節性分解型の予測
(4)モデルの違いと業務目的に合った使い分け
６. 時系列データ実務分析演習
(1)小売実データを使った、週次売上予測の作成
(2)現場で起きやすい課題（イベント影響・変動の大きさ）への対応
(3)複数モデルを比較し、精度の高いモデルを選択
(4)予測結果を発注・在庫・計画にどう使うかを整理
講師紹介
和から株式会社
経営企画室室長・データコンサルタント
岡崎 凌 氏
大学院では人工知能（AI）の画像認識モデルの研究に従事。現在は「業務で使えるデータ活用を、誰でも再現できる形で伝える」ことをテーマに、企業向けの研修や講座の企画・講師を担当。
データ分析・統計・AI活用に関する研修や講座を中心に、Excelを用いた実務的な分析から、
R・Pythonなどのプログラミングを用いたデータ分析、機械学習などの高度な分析手法まで幅広く対応。企業の目的や課題に合わせて研修設計や分析支援を行っている。
法人向け研修やセミナーを中心に、年間約30社の企業にてデータ活用研修を実施。
また、企業のデータ活用立ち上げ支援やデータ分析コンサルティングにも携わり、製造、アパレル、美容、医療関連など様々な業界でのデータ活用を支援している。
申込にあたり確認事項
■ZOOMについて
本セミナーでは、ZOOMというオンライン配信ツールを利用し開催します。ZOOMを初めて利用される方は簡単なセットアップが必要となります。お送りした受講用URLをクリックいただくと、自動でプラグイン（サインイン）の画面が開きますので、お手数ですが事前講座までにセットアップをお願いします。（通常１分程度で完了します）
※Wi-Fi環境など高速通信が可能な電波の良い所でご受講ください。
※リアルタイム配信のみとなっており、録画受講はできませんのでご了承ください。
※視聴にかかる通信料はご負担ください。
■参加枠のご予約について
参加者が確定していない場合は、確実に参加いただけるよう参加枠の予約を受け付けております。
参加枠予約の有効期間は、開催４週間前までとなっておりますので、それまでに正式申込手続きをお願いします。
■参加者変更を希望される場合
お申し込み後に参加者を変更される場合は、前日までにメールもしくはお電話にてご連絡ください。
■キャンセルを希望される場合
お申込み後にキャンセルされる場合は、必ず事前にご連絡ください。
（受付時間：平日9:00-17:30）
開催日10日前までは、お申込み確定メールに記載のURLよりWEB上でキャンセル処理が可能です。
開催日10日以内のキャンセルにつきましては、お電話でのみ受け付けます。
なお、お客様の都合により開催日前日の12：00以降にキャンセルされる場合には、ご入金の有無にかかわらず、以下のキャンセル料を申し受けます。ご入金後のキャンセルの場合は、振込手数料を差し引いてご返金いたします。
〈キャンセル料〉
（１）開催日前日12：00まで … なし
（２）開催日前日12：00～17：30 … 受講料の50％
（３）開催日前日17：30以降～当日 … 受講料の100％
※キャンセルの連絡がなく当日欠席された場合も、当日キャンセルとなり、受講料全額をご負担
いただきます。（テキスト等資料をお送りします）
※前日が土日祝日にあたる場合は、その前営業日が前日となります。
※営業時間（9：00～17：30）以降のご連絡は、翌営業日とみなします。
■中止・延期について
講師の急病や天災・人災などの災害といった不可抗力により、止むを得ずセミナーを中止・延期する場合がございます。その際は、ホームページにてご案内するとともに、セミナー申込連絡担当者の方へ電話もしくはメールにてご連絡いたします。なお、中止の場合、受講料は返金いたしますが、それ以外の補償は行いません。
■受講料のお支払いについて
原則として、開催前日までにお振込みにてお支払いください。
■同業の方のご参加、プログラムの転用はご遠慮ください。
申込要領
お問い合せ先
公益財団法人 九州生産性本部 （担当：齋藤）
ＴＥＬ ０９２－７７１－６４８１
