デザイン自動化の決定版、Canva AI生成デザインをマスターする
Masocampus
デザインを一つひとつ作る時代は終わりました。 Canva AIで「思考」を「成果物」に変えるスピードを体感してください。
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AI, canva, Generative AI
時系列データ分析と関連性分析の理解と活用まで! コーディングのないAI分析ツールOrangeで簡単かつ迅速に完成!


時系列データの基本概念とデータの特性の理解
時系列分解によるデータパターン解析
時系列予測モデルの基本原理と実践
ベクトル自己回帰(VAR)とARIMAモデルの学習
関連性分析の基本概念と応用事例の学習

皆さんも知らなかった本人のデータ潜在力を発揮してみる絶好の機会!
時系列データと関連規則の概念と例、および関連するテクニックは、Orangeでより簡単で簡単に可能です。
- データを通じてビジネスインサイトを取得したい実務家のための最適な講義
- 時系列データとモデル/関連性分析の基本概念とそれを応用するさまざまな実践例
- 学習する理論を実質的に活用する方法の豊富な説明
みんなが欲しいけど誰もできない、
データを活用してより良い成果を達成する機会をつかみましょう!
実際のビジネス状況でデータ分析の価値を実感できる最後の講義です。
データの可視化に興味がありましたが、習得しにくい概念を学んだようで良かったです。
時系列分析のように難しい概念を理解して実習まで従うことができるか心配していましたが、講師様が説明をする度に具体的な例を挙げていただいて理解しやすかったです。
特に差分のような概念を直接結果値まで見せてくれながら説明をしてくださるので頭にすっぽり入ってきたんですよ。
今後も様々な業務にお役立ていただけるようです。ありがとうございます。
体験団のレビュー(ロ**)
退社後、次の進路に対する悩みが多かったのに。新しいことに挑戦したくて受講してみました。
この講義で紹介するOrangeを知った後は、私が直接データを扱うことができるようになるので、興味も生じ、憎しみも感じられました!
時系列分析を活用したデータ分析も、まもなく実際の業務に活用できるという考えがあって役に立ちそうです。
体験団のレビュー(tk**)
理論だけを扱うことなく、実習とこれを実際の業務でどのように書くことができるかを教えてくれる講義なので、本当に助けがたくさんあります!
時系列データと関連性分析が実際にどれほど有用であるかが分かり、次々と学習をすれば私も使えそうだと思いました。
講師が概念の説明も満たしてくれ、毎回分析結果を見せてくれて、実習と実務の関連性が高く満足しています。
体験団後期(プ**)
Orangeを活用して時系列データと関連性分析の概念と活用法を習得し、ビジネスインサイト導出方案を提示するコア講義です。
1. 時系列データの基本概念とデータの特性の理解
時間独立変数、自己相関性などの時系列データの基本特性を説明し、それを分析する過程で正常性と異常性データの学習
2. 時系列分解によるデータパターン解析
時系列データを構成するトレンド性、季節性、循環性、ホワイトノイズなどの要素を分解してデータを体系的に分析する方法を実習
3. 時系列予測モデルの基本原理と実習
自己回帰モデル(AR)、移動平均モデル(MA)などの時系列予測モデルの学習および実務適用案の実習
4.ベクトル自己回帰(VAR)とARIMAモデルの学習
VARモデルで多変量時系列データを分析し、ARIMAモデルを活用して将来のデータパターンを予測する過程を実習
5. 関連性分析の基本概念と応用事例の学習
Aprioriアルゴリズムの基礎から,指導,信頼度,向上度などの指標を計算する方法を学ぶ
1. 講義を申請する
2. 講師さんに従ってオレンジを活用してみる
3.時系列データ/関連性分析によるパフォーマンスの向上




複雑な技術を必要とせずに時系列データによる基礎的な将来のトレンド分析能力の培養
講義を通じて状況に応じた効果的な予測モデルの選択でデータをより体系的に分析
さまざまなデータ間の関係を探索し、それによってカスタマイズされたビジネス戦略を確立するためのテクニックを活用
データを適切に活用することは、今では不可欠な戦略です。
– 実務データ分析技術を強化したい方
– 難しいコーディングなしでデータ分析能力を向上させたい方
– 時系列データと関連性分析を実用的に活用したい方
– Excelの限界を感じ、よりシンプルな高度な分析ツールを望む方
– 就職市場で自分だけの差別性を強調したい就労生
- IT分野へのキャリア移行を検討している会社員
データ分析、もはやあなたとは無関係の分野ではありません。
コーディング技術なしで、将来のデータを予測し、効果的な結果を導き出したい場合
今すぐこの講義を受講してください。
データは技術自体ではなく、技術を通じて処理する必要があるターゲットです。
データ分析を勉強していますか?まだ遅れていない!
今データを活用して、より良い機会をつかみましょう。

Q.講義を受講するために人工知能やコーディング、デザインに関する選手知識が必要ですか?
A.本講義では、人工知能、コーディング、エクセルスキルなどの選手知識を必要としません。誰でも簡単につくことができるように基礎から説明いたします。ただし、前段階のオレンジ川のLv.1またはLv.2まで受講すると、講義の内容をよりスムーズに理解することができます。
Q. 講義を受講するための要件または必要条件はありますか?
A.オレンジを一切使ってみたことがない場合は、講義をよりスムーズに進めるために基本的な使用方法や設置方法を事前に調べておくことをお勧めします。
Q. オレンジ?別にソフトウェアを購入する必要がありますか?
A.オレンジは無料で配布されているソフトウェアであり、誰でも簡単に人工知能データ分析環境を構築可能です。ポータブルバージョンを使用すると、外部のインターネット接続なしで利用でき、セキュリティレベルの高い作業環境でも利用できます。
実習中心の講義であるため、講義画面と実習画面を分離できるデュアルモニターや余分な機器を一緒に用意してください。
また、Windows OSベースで実習が行われますので、Windows環境での講義受講をお勧めします。
講義の教案と実習ファイルは<00。教材ダウンロードセンター>セクションに存在します。
学習対象は
誰でしょう?
実務データ分析技術を強化したい方
難しいコーディングなしでデータ分析能力を向上させたい方
時系列データと関連性分析を実用的に活用したい方
Excelの限界を感じ、よりシンプルな高度な分析ツールが欲しい方
前提知識、
必要でしょうか?
前の段階であるオレンジ川のLv.1またはLv.2まで受講すると、講義の内容をよりスムーズに理解できます。
本コースは、Orangeの基本的な活用法を熟知して受講すれば、よりスムーズな習得が可能です。
9,422
受講生
1,337
受講レビュー
114
回答
4.7
講座評価
99
講座
「昨日より成長します。そして、昨日より成長しようとする人を助けます。」
マソキャンパスの真心と願いを込めたActionable Contentで、,
2013年からオン・オフラインで共にしてきた累計講義1億時間!
この貴重な経験と時間は、常にマソキャンパスと受講生双方の成長の源泉です。
マソキャンパスチームは、私たち全員の成長のために、2つの原則を必ず守ります。
1. 学べば必ず使える Actionable Content that you can surely use once you learn it
2. 参加者の時間と労力を尊重する Time-Saving Curriculum that respects the time and effort of participants
マソキャンパスのActionable and Time-Saving Curriculumで、共に成長の道を歩んでいけることを願っています。
全体
15件 ∙ (5時間 49分)
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