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
活動訊息
全館滿$1,200送150點金幣，4月歡慶兒童節，童書、玩具、文具滿1000元再送200點金幣！
內容簡介
只要看看資料，就能預測未來？
時間序列分析，讓數據告訴你答案。
銷售額為什麼忽高忽低？
廣告真的有效，還是只是運氣好？
預算該怎麼分配，才能帶來最大的成效？
這些問題，其實都藏在「隨時間變化的資料」之中
★東大專家親授！第一本專為「商務實戰」打造的時序分析漫畫教程。
★拒絕死背公式！從 ARIMA 模型到 mROI 評估，看漫畫就能學會預測未來的技術。
從基礎觀念到 ARIMA、預測建模
一次學會銷售分析、廣告成效評估與預算最佳化
Python 實作 × 商務情境 × 圖像化解說
「數據真的能預測未來嗎？」家電大廠資料分析師帶你從零開始，把冰冷數據變成獲利決策！
銷售額增減、庫存變動、廣告成效……我們的身邊充滿了「隨時間變化」的資料，但你懂得如何利用它們嗎？
時間序列分析，常被認為是困難又抽象的統計領域，但其實，它正是解決現代商務問題的關鍵工具
本書透過有趣的家電大廠漫畫故事，帶領讀者深入淺出地掌握「時間序列分析」，從最基礎的圖表化觀察，到進階的 ARIMA 模型建立，甚至連業界最關心的「廣告延續效應」與「預算分配最佳化」都一次講清楚！
【本書特色】
• 掌握趨勢： 拆解數據中的季節性與趨勢，不再被短期波動誤導。
• 精準預測： 運用過往資料建模，科學化預測未來銷售走向。
• 廣告優化： 分析不同媒介的廣告貢獻度，找出最佳投放時機與預算比例。
• 完整實務流程：從資料觀察 → 建模 → 驗證 → 預測 → 最佳化，讓理論直接轉化為工作生產力。
• 視覺化圖解： 複雜的迴歸與建模過程轉化為圖表，用圖表與插圖理解趨勢、季節性與模型概念，一眼掌握性質與重點。
• 商務導向： 內容涵蓋廣告成效驗證、因果推論與預算最佳化，聚焦銷售，極具商務價值。
• 學習檢測： 每一章結尾設有重點延伸說明，且附完整 Notebook 與資料檔，可直接動手實作，引導你從初學者走向中級。
• 名師加持： 專家級作者親力親為，細緻講解如何深入挖掘數據價值。
數據分析真的能改善現況嗎？這是一本為「想解決問題的人」寫的書！
很多人看到「時間序列分析」就聯想到複雜的微積分與統計術語，因而望而卻步。
《圖解時間序列分析》是一本專為不擅長數學、卻想把資料分析用在實務中的讀者所寫的入門到應用書籍。透過漫畫故事與大量圖解，帶你一步步理解時間序列分析的核心概念，並實際應用在銷售分析、廣告成效評估、未來預測與廣告預算最佳化等真實商務場景
本書透過圖解＋漫畫＋Python 實作的方式，將複雜的概念轉化為直覺可理解的圖像與故事，讓讀者在沒有深厚數學背景的情況下，也能掌握時間序列分析的思考方式與實務流程
書中以一家家電製造商為舞台，跟著兩位資料分析人員的視角，從「先把資料畫成圖」開始，逐步學會：
• 如何拆解趨勢、季節性與殘差
• 如何建立 ARIMA 與 RegARIMA 模型，以及其實際用途與限制
• 如何分析廣告的即時效果與延續效果
• 如何預測未來，並檢驗預測準確度
• 如何判斷資料是否適合進行時間序列分析
• 如何同時評估銷售貢獻度、mROI 與成本
• 如何用數學最佳化，找出最有效的廣告投放策略
適合給
• 想將資料分析應用在行銷、銷售或營運決策的人
• 對時間序列分析有興趣，但被公式嚇退的初學者
• 希望用 Python 進行實務分析的資料工作者
• 行銷、企劃、分析、顧問相關工作者
不只是「看懂分析」，而是真的能拿來用！
一本讓你「真的理解」時間序列分析的入門實戰書！
★國立臺灣大學經濟學系副教授 楊睿中 審訂
時間序列分析，讓數據告訴你答案。
銷售額為什麼忽高忽低？
廣告真的有效，還是只是運氣好？
預算該怎麼分配，才能帶來最大的成效？
這些問題，其實都藏在「隨時間變化的資料」之中
★東大專家親授！第一本專為「商務實戰」打造的時序分析漫畫教程。
★拒絕死背公式！從 ARIMA 模型到 mROI 評估，看漫畫就能學會預測未來的技術。
從基礎觀念到 ARIMA、預測建模
一次學會銷售分析、廣告成效評估與預算最佳化
Python 實作 × 商務情境 × 圖像化解說
「數據真的能預測未來嗎？」家電大廠資料分析師帶你從零開始，把冰冷數據變成獲利決策！
銷售額增減、庫存變動、廣告成效……我們的身邊充滿了「隨時間變化」的資料，但你懂得如何利用它們嗎？
時間序列分析，常被認為是困難又抽象的統計領域，但其實，它正是解決現代商務問題的關鍵工具
本書透過有趣的家電大廠漫畫故事，帶領讀者深入淺出地掌握「時間序列分析」，從最基礎的圖表化觀察，到進階的 ARIMA 模型建立，甚至連業界最關心的「廣告延續效應」與「預算分配最佳化」都一次講清楚！
【本書特色】
• 掌握趨勢： 拆解數據中的季節性與趨勢，不再被短期波動誤導。
• 精準預測： 運用過往資料建模，科學化預測未來銷售走向。
• 廣告優化： 分析不同媒介的廣告貢獻度，找出最佳投放時機與預算比例。
• 完整實務流程：從資料觀察 → 建模 → 驗證 → 預測 → 最佳化，讓理論直接轉化為工作生產力。
• 視覺化圖解： 複雜的迴歸與建模過程轉化為圖表，用圖表與插圖理解趨勢、季節性與模型概念，一眼掌握性質與重點。
• 商務導向： 內容涵蓋廣告成效驗證、因果推論與預算最佳化，聚焦銷售，極具商務價值。
• 學習檢測： 每一章結尾設有重點延伸說明，且附完整 Notebook 與資料檔，可直接動手實作，引導你從初學者走向中級。
• 名師加持： 專家級作者親力親為，細緻講解如何深入挖掘數據價值。
數據分析真的能改善現況嗎？這是一本為「想解決問題的人」寫的書！
很多人看到「時間序列分析」就聯想到複雜的微積分與統計術語，因而望而卻步。
《圖解時間序列分析》是一本專為不擅長數學、卻想把資料分析用在實務中的讀者所寫的入門到應用書籍。透過漫畫故事與大量圖解，帶你一步步理解時間序列分析的核心概念，並實際應用在銷售分析、廣告成效評估、未來預測與廣告預算最佳化等真實商務場景
本書透過圖解＋漫畫＋Python 實作的方式，將複雜的概念轉化為直覺可理解的圖像與故事，讓讀者在沒有深厚數學背景的情況下，也能掌握時間序列分析的思考方式與實務流程
書中以一家家電製造商為舞台，跟著兩位資料分析人員的視角，從「先把資料畫成圖」開始，逐步學會：
• 如何拆解趨勢、季節性與殘差
• 如何建立 ARIMA 與 RegARIMA 模型，以及其實際用途與限制
• 如何分析廣告的即時效果與延續效果
• 如何預測未來，並檢驗預測準確度
• 如何判斷資料是否適合進行時間序列分析
• 如何同時評估銷售貢獻度、mROI 與成本
• 如何用數學最佳化，找出最有效的廣告投放策略
適合給
• 想將資料分析應用在行銷、銷售或營運決策的人
• 對時間序列分析有興趣，但被公式嚇退的初學者
• 希望用 Python 進行實務分析的資料工作者
• 行銷、企劃、分析、顧問相關工作者
不只是「看懂分析」，而是真的能拿來用！
一本讓你「真的理解」時間序列分析的入門實戰書！
★國立臺灣大學經濟學系副教授 楊睿中 審訂
目錄
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
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
序／導讀
「只要看看資料就能預測未來，這是真的嗎？」
你是否曾經有過這樣的疑問？銷售額的增減、庫存的變動、氣溫的起伏⋯⋯其實，我們身邊充滿了隨著時間推移而變化的各種資料。如果能妥善分析這些資料，就有機會幫助我們預測未來，採取合適的行動。這正是時間序列分析這個略顯複雜的領域所要探討的內容。
不過，想必也有不少人會說：「我搞不懂那些複雜的公式和專業術語！」這本書正是為了這些人而寫！透過漫畫故事，一起快樂探索時間序列資料的世界吧！故事圍繞著一家家電製造商的兩人資料分析團隊所展開。讀者可以和書中的角色一起體驗從基礎知識到實際商務運用的所有內容。
「資料分析真有趣！」「原來預測未來是這麼一回事！」
為了讓讀者能有這樣的感受，書中融入了許多巧思。專業術語會以圖像化的形式呈現，偶爾會穿插一些幽默元素。或許在讀完之後，大家就會想把時間序列分析應用在自己的工作或日常生活中呢。
此外，本書中出現的PythonNotebook（含圖表等輸出）及CSV檔案，都可以從SalesAnalytics公司網站（https://www.salesanalytics.co.jp/tsmanga/）免費下載。歡迎實際動手操作，親身體驗本書內容。最後，謹向促成本書撰寫機會的Ohmsha編輯部的各位、負責製作的OfficeSawa的澤田佐和子、負責插圖的BEARO，以及翻開此頁的所有讀者表達我最誠摯的謝意。那麼，就讓我們一起展開這趟資料探索之旅吧！
高橋威知郎
你是否曾經有過這樣的疑問？銷售額的增減、庫存的變動、氣溫的起伏⋯⋯其實，我們身邊充滿了隨著時間推移而變化的各種資料。如果能妥善分析這些資料，就有機會幫助我們預測未來，採取合適的行動。這正是時間序列分析這個略顯複雜的領域所要探討的內容。
不過，想必也有不少人會說：「我搞不懂那些複雜的公式和專業術語！」這本書正是為了這些人而寫！透過漫畫故事，一起快樂探索時間序列資料的世界吧！故事圍繞著一家家電製造商的兩人資料分析團隊所展開。讀者可以和書中的角色一起體驗從基礎知識到實際商務運用的所有內容。
「資料分析真有趣！」「原來預測未來是這麼一回事！」
為了讓讀者能有這樣的感受，書中融入了許多巧思。專業術語會以圖像化的形式呈現，偶爾會穿插一些幽默元素。或許在讀完之後，大家就會想把時間序列分析應用在自己的工作或日常生活中呢。
此外，本書中出現的PythonNotebook（含圖表等輸出）及CSV檔案，都可以從SalesAnalytics公司網站（https://www.salesanalytics.co.jp/tsmanga/）免費下載。歡迎實際動手操作，親身體驗本書內容。最後，謹向促成本書撰寫機會的Ohmsha編輯部的各位、負責製作的OfficeSawa的澤田佐和子、負責插圖的BEARO，以及翻開此頁的所有讀者表達我最誠摯的謝意。那麼，就讓我們一起展開這趟資料探索之旅吧！
高橋威知郎
試閱
一開始該做的事
分析時間序列資料時，第一步要做的是「理解資料」。這指的是透過與資料對話（例如：彙總或圖表化等），來嘗試理解資料本身。具體來說，可以將時間序列資料視覺化（例如：折線圖），按期間（例如：去年與今年）計算平均值並進行比較、將資料拆解為趨勢成分與季節成分等，以及針對定態性進行探討等。
●視覺化：使用折線圖等方式掌握時間序列的推移。
●比較：按年度計算總和或平均值等基本統計量並進行比較。
●成分拆解：將時間序列資料分解為趨勢成分、季節成分與殘差成分，以掌握整體傾向。
●定態性探討：分析並調整原始時間序列資料，研究該如何做才能使其成為「定態」。
這幾項雖然都很重要，但其中最難理解、也是時間序列分析初學者最容易遇到瓶頸的，就是「定態性的探討」。
所謂定態性的探討，是指透過查明「如何調整時間序列資料才能使其成為定態」，進而加深對時間序列資料的理解，並將其運用在時間序列資料的模型化（表達式化）上。
因此，進行時間序列分析時，「定態」是非常重要的核心概念之一。
究竟什麼是定態？
所謂的定態性，是指時間序列資料的統計特性不隨時間而改變。也就是說，資料的平均數、變異數，以及自共變異數在整個時間軸上都保持一致。
定態之所以重要，是因為許多時間序列模型都是以資料具有定態性作為前提的。如果將這些模型直接套用在非定態的資料上，很可能會導出錯誤的結果。因此，分析時間序列資料時，必須先確認資料是否為定態；若不是，則須透過差分處理等方式，將資料定態化。關於這部分，後面會再另外說明。
此外，「定態」本身也有不同的種類，主要可分為強定態（strongstationarity）與弱定態（weakstationarity）。不過，強定態的假設過於嚴苛且極難驗證，在現實中並不實用。因此，強定態性較少被使用，提到定態時，多半指的是「弱定態」。
間不斷變大，這違反了期望值不隨時間改變的定態條件。又例如像氣溫是夏天高、冬天低，具有明顯季節性的時間序列資料，由於夏天與冬天的平均氣溫差異巨大，顯然也是非定態。其實，弱定態這個假設本身就非常強力。它隱含了一個關鍵前提：「當時間序列資料遵循某種『規則』或『模式』，即使時間推移，這些『規則』或『模式』本身也不會改變。」具體來說，滿足以下三個條件的時間序列資料，就稱為弱定態。
●條件1（期望值不隨時間改變）：時間序列資料的期望值在所有時間點都相同。
●條件2（變異數不隨時間改變）：變異數在所有時間點皆保持一致。
●條件3（自共變異數不隨時間改變）：自共變異數只會和時間間隔有關。
例如，如果某個地區一整年下來的平均氣溫每年都大致相同（當然仍會有些微波動），那麼這組氣溫資料就可以說是「期望值不隨時間改變」。也就是說，即使拉長時間來看，平均氣溫也不會有劇烈變動。
所謂的「變異數」，是用來表示資料相對於期望值的離散程度。舉例來說，如果某項考試每年的平均分數都一樣，但某一年分數分布非常分散，而另一年則相對集中，那麼這些年度之間的變異數就不是固定的。「變異數不隨時間改變」，指的是某一年的資料離散程度與其他年份相比沒有變化。
「共變異數」則是用來衡量兩個資料之間關聯強度的指標。例如，讀書時間與考試成績之間的關係是呈現一方增加時另一方也傾向增加（或減少）的關聯。
「自共變異數」是指在時間序列資料中，某一時間點的資料與相隔一定時間後的資料之間的共變異數。例如，一月與四月的氣溫之間的關聯性（時間間隔為三個月）強度。
所謂「自共變異數不隨時間改變」指的是無論選擇哪一個時間點作為起點，只要時間間隔相同，自共變異數幾乎沒有差異。例如，一月與四月的氣溫關聯性（間隔三個月），與七月與十月的氣溫關聯性（間隔三個月）幾乎相同。不論從哪個月開始計算，只要時間間隔相同，就可以說自共變異數不依賴於具體的時間點。
明顯不符合定態性條件的非定態時間序列資料，最具代表性的就是「趨勢」與「季節性」。例如，數值持續上升的趨勢，代表資料的期望值會隨時間不斷變大，這違反了期望值不隨時間改變的定態條件。又例如像氣溫是夏天高、冬天低，具有明顯季節性的時間序列資料，由於夏天與冬天的平均氣溫差異巨大，顯然也是非定態。
分析時間序列資料時，第一步要做的是「理解資料」。這指的是透過與資料對話（例如：彙總或圖表化等），來嘗試理解資料本身。具體來說，可以將時間序列資料視覺化（例如：折線圖），按期間（例如：去年與今年）計算平均值並進行比較、將資料拆解為趨勢成分與季節成分等，以及針對定態性進行探討等。
●視覺化：使用折線圖等方式掌握時間序列的推移。
●比較：按年度計算總和或平均值等基本統計量並進行比較。
●成分拆解：將時間序列資料分解為趨勢成分、季節成分與殘差成分，以掌握整體傾向。
●定態性探討：分析並調整原始時間序列資料，研究該如何做才能使其成為「定態」。
這幾項雖然都很重要，但其中最難理解、也是時間序列分析初學者最容易遇到瓶頸的，就是「定態性的探討」。
所謂定態性的探討，是指透過查明「如何調整時間序列資料才能使其成為定態」，進而加深對時間序列資料的理解，並將其運用在時間序列資料的模型化（表達式化）上。
因此，進行時間序列分析時，「定態」是非常重要的核心概念之一。
究竟什麼是定態？
所謂的定態性，是指時間序列資料的統計特性不隨時間而改變。也就是說，資料的平均數、變異數，以及自共變異數在整個時間軸上都保持一致。
定態之所以重要，是因為許多時間序列模型都是以資料具有定態性作為前提的。如果將這些模型直接套用在非定態的資料上，很可能會導出錯誤的結果。因此，分析時間序列資料時，必須先確認資料是否為定態；若不是，則須透過差分處理等方式，將資料定態化。關於這部分，後面會再另外說明。
此外，「定態」本身也有不同的種類，主要可分為強定態（strongstationarity）與弱定態（weakstationarity）。不過，強定態的假設過於嚴苛且極難驗證，在現實中並不實用。因此，強定態性較少被使用，提到定態時，多半指的是「弱定態」。
間不斷變大，這違反了期望值不隨時間改變的定態條件。又例如像氣溫是夏天高、冬天低，具有明顯季節性的時間序列資料，由於夏天與冬天的平均氣溫差異巨大，顯然也是非定態。其實，弱定態這個假設本身就非常強力。它隱含了一個關鍵前提：「當時間序列資料遵循某種『規則』或『模式』，即使時間推移，這些『規則』或『模式』本身也不會改變。」具體來說，滿足以下三個條件的時間序列資料，就稱為弱定態。
●條件1（期望值不隨時間改變）：時間序列資料的期望值在所有時間點都相同。
●條件2（變異數不隨時間改變）：變異數在所有時間點皆保持一致。
●條件3（自共變異數不隨時間改變）：自共變異數只會和時間間隔有關。
例如，如果某個地區一整年下來的平均氣溫每年都大致相同（當然仍會有些微波動），那麼這組氣溫資料就可以說是「期望值不隨時間改變」。也就是說，即使拉長時間來看，平均氣溫也不會有劇烈變動。
所謂的「變異數」，是用來表示資料相對於期望值的離散程度。舉例來說，如果某項考試每年的平均分數都一樣，但某一年分數分布非常分散，而另一年則相對集中，那麼這些年度之間的變異數就不是固定的。「變異數不隨時間改變」，指的是某一年的資料離散程度與其他年份相比沒有變化。
「共變異數」則是用來衡量兩個資料之間關聯強度的指標。例如，讀書時間與考試成績之間的關係是呈現一方增加時另一方也傾向增加（或減少）的關聯。
「自共變異數」是指在時間序列資料中，某一時間點的資料與相隔一定時間後的資料之間的共變異數。例如，一月與四月的氣溫之間的關聯性（時間間隔為三個月）強度。
所謂「自共變異數不隨時間改變」指的是無論選擇哪一個時間點作為起點，只要時間間隔相同，自共變異數幾乎沒有差異。例如，一月與四月的氣溫關聯性（間隔三個月），與七月與十月的氣溫關聯性（間隔三個月）幾乎相同。不論從哪個月開始計算，只要時間間隔相同，就可以說自共變異數不依賴於具體的時間點。
明顯不符合定態性條件的非定態時間序列資料，最具代表性的就是「趨勢」與「季節性」。例如，數值持續上升的趨勢，代表資料的期望值會隨時間不斷變大，這違反了期望值不隨時間改變的定態條件。又例如像氣溫是夏天高、冬天低，具有明顯季節性的時間序列資料，由於夏天與冬天的平均氣溫差異巨大，顯然也是非定態。
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- ISBN
- 9786267774441
- 分級
- 普通級
-
- 頁數
- 192
- 商品規格
- 25開15*21cm
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- 出版地
- 台灣
- 適讀年齡
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- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
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