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圖解時間序列分析：掌握數據變化的規律與預測建模，用 Python 輕鬆解決銷售與廣告預算最佳化
作者：
高橋威知郎
譯者：
林以庭
分類：
財經投資
／
經濟
叢書系列：科學視界
出版社：
世茂
出版日期：2026/5/1
ISBN：9786267774441
書籍編號：kk0607364
頁數：192
定價：
360
元
一般會員價：
79
折
284
元
特別會員價：
72
折
259
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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高橋威知郎 高橋 威知郎（Takahashi Ichiro） Sales Analytics 股份有限公司代表／「輕鬆商務資料科學」主理人。 曾任職於中央部會及資訊通信產業，隨後轉任現職。 自大學畢業後，始終致力於資料分析與數理模型建構相關業務（研究、開發、企業內部應用、事業化）。以製造業及流通業為中心，提供資料科學實踐支援、數理模型（如預測模型、異常檢測模型、最佳化模型等）的開發支援與顧問服務。著有多部關於資料分析與資料科學的著作。
前言資料分析能改善糟糕的現況嗎？ 第 1 章 時間序列資料的圖表化與基礎知識 1－1 首先將時間序列資料圖表化並進行觀察 ● 時間序列資料會隨著時間變化 ● 試著將表格中的資料圖表化 1－2 時間序列資料的分析基礎 ● 什麼是季節性與趨勢？ ● 試著將資料拆解成 3 個成分 ● 確認定態後，對殘差成分進行建模 ● 如何對原始時間序列資料進行建模 延伸說明 第 2 章 時間序列模型 ARIMA 2－1 試著建立模型 ● 先了解什麼是迴歸 ● RegARIMA 是能同時運用於迴歸與時間序列的模型 2－2 透過模型分析廣告成效 ● 建立模型後可以做些什麼 ● 檢查模型的準確度 ● 分析 3 種類型的廣告效果 ● 有時也須要重新檢視模型 延伸說明 Column 雙重和（雙重 Σ）的計算方法 第 3 章 發現廣告延續效應 3－1 廣告延續效應的概念 ● 廣告效果會不斷累積 ● 考量到時間上的遲滯（lag） 3－2 透過改良模型分析廣告成效 ● 檢查改良模型的精準度 ● 使用改良模型分析 3 種類型的廣告效果 ● 同時呈現銷售貢獻度、mROI 與成本的圖表 延伸說明 Column 措施成效驗證與時間序列因果推論 第 4 章 挑戰預測未來 4－1 運用過往資料預測未來 ● 未來的量測值資料並不存在 ● 試著將過往資料分成兩個部分 4－2 確認未來的預測精準度 ● 預測的精準度能有多高 延伸說明 第 5 章 廣告預算的最佳化 5－1 透過數理最佳化迎接更多挑戰 ● 廣告投資方案的兩大重點 ● 淺談數理最佳化的觀念 5－2 最佳廣告投資方案是什麼 ● 3 種廣告媒體的最佳預算比例是多少？ ● 如何設定廣告投放時機與投放量 延伸說明 Column 數理最佳化的實務應用法 後記
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