実践時系列解析　統計と機械学習による予測 Ａｉｌｅｅｎ　Ｎｉｅｌｓｅｎ／著　山崎邦子／訳　山崎康宏／訳 データベースの本その他

時系列解析とはなにか。歴史的背景の解説から、データの前処理整形方法、データのシミュレーション、機械学習を想定した前処理（特徴量生成）、ディープラーニングへの適用。それを踏まえて、ヘルスケア関連、金融関連へのディプラーニングを使用した時系列解析までをコードを踏まえて紹介してくれている。 時系列解析に使える統計モデル、状態空間モデルなども概要をざっくり紹介していくれているが、具体的にどういった特性があり、どういったデータ項目による実践的な時系列解析の局面で活用できるか、それらを証明し紐づける詳細解説までは言及されていない。そのため、別途、時系列解析や統計関連の書籍で各種モデルの知識を補完する必要がある。また、そういったモデル選定においても明示的なセオリーがあるわけでもなく、ある程度自分で解析観点を自分で目標設定して演習で感覚と経験をつかむ必要がある。したがって、時系列解析は初心者であるが、統計関連の知識はある程度前提を備えた読者が想定されている著作だと感じた。 統計の知識はある程度あって、時系列解析の初心者〜中級者で全般概要を知りたい人に価値が出てくる著作。

前書きにあるように，時系列解析について信号処理，統計処理，機械学習まで一通り書かれた珍しい本ではないかと思います。私はオライリー節よりは学術書的な書き方が好みですが，とても読みやすいと思いました。知識のアップデートに活用しています。