단기 예측의 기술

예측 모델, 데이터 분석, 통계학, 머신러닝, 시계열 분석, 의사결정, 경제학

씨익북스 편집부 3팀 지음

아쿠아북스 2025년 06월 28일 출간

작품소개

책소개

"*생성형 AI를 활용하여 제작되었습니다.

『단기 예측의 기술』은 현대 비즈니스와 경제 환경에서 필수적인 예측 능력을 키우기 위한 종합적인 가이드를 제공합니다. 이 책은 예측 모델링, 데이터 분석, 통계학, 머신러닝, 시계열 분석, 의사결정 및 경제학의 기초부터 응용까지 폭넓은 내용을 다루고 있습니다.

예측은 기업의 전략적 결정, 재고 관리, 수요 예측, 금융 투자 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 저자는 독자들이 실제 사례를 통해 예측 기법을 이해하고 적용할 수 있도록 돕기 위해, 각 장마다 실용적인 예제와 함께 이론적인 배경을 충실히 설명합니다.

특히, 데이터 분석과 머신러닝 기법을 활용한 예측 모델링의 발전이 이루어지는 현대 사회에서, 이 책은 데이터 기반의 의사결정을 내리는 데 필요한 도구와 지식을 제공합니다. 시계열 분석 기법을 통해 과거 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 미래를 예측하는 방법도 상세히 설명되어 있어, 독자들은 단기적인 변동성을 이해하고 대응할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.

또한, 경제학적 관점에서 예측의 중요성도 강조하며, 경제 지표와 시장 동향을 분석하는 방법에 대해서도 다루고 있습니다. 이로 인해 독자들은 단순한 숫자의 나열이 아닌, 경제적 맥락을 이해하고 이를 통해 유의미한 예측을 할 수 있는 안목을 키울 수 있습니다.

『단기 예측의 기술』은 데이터에 기반한 의사결정을 원하는 모든 전문가, 학생, 그리고 비즈니스 리더에게 유용한 자료가 될 것입니다. 이 책을 통해 독자들은 예측의 원리를 이해하고, 이를 실무에 적용함으로써 경쟁력을 높일 수 있는 기회를 얻게 될 것입니다. 예측의 기술을 익히고, 미래를 준비하는 데 이 책이 큰 도움이 되기를 바랍니다."

목차

"단기 예측의 중요성
예측 모델의 기초 이해
데이터 분석의 기본 원칙
통계학을 활용한 예측 기법
머신러닝의 예측 응용
시계열 분석의 개념
의사결정 이론과 예측
경제학적 관점에서의 예측
예측 정확도를 높이는 방법
변수 선택과 모델 성능
회귀 분석의 적용 사례
분류 모델의 활용
데이터 전처리의 중요성
시계열 데이터의 특징
ARIMA 모델의 이해
예측 모델 평가 기준
교차 검증의 필요성
시계열 예측의 한계
머신러닝 vs 전통적 통계 모델
예측 불확실성 관리
고급 시계열 기법
데이터 시각화의 역할
대량 데이터 처리 기술
비선형 모델의 활용
예측 모델의 최적화 기법
인공신경망을 활용한 예측
시계열 예측의 실제 적용 사례
경제 지표 예측의 실용성
리스크 관리와 예측 모델
비즈니스 의사결정과 예측
예측의 윤리적 고려사항
정확한 데이터 수집 방법
모델링 과정에서의 오류 분석
피드백 루프의 중요성
다중 변수 모델링 기법
예측 기술의 발전 동향
사례 연구: 성공적인 예측의 예
정량적 데이터 분석 vs 정성적 분석
시계열 예측의 응용 분야
머신러닝의 발전과 예측
예측 모델의 지속적 개선
정확한 예측을 위한 데이터 전략
모델 선택의 가이드라인
시간의 영향을 고려한 예측
고객 행동 예측 모델
경제적 의사결정과 예측 기술
실시간 데이터 분석의 중요성
예측의 사회적 영향
데이터 기반 의사결정의 미래
예측 모델의 한계와 가능성
사전 예방적 예측의 필요성
빅데이터와 예측 기술의 융합
예측 정확성을 높이는 최신 기술
예측 모델을 통한 시장 트렌드 분석
의사결정 지원 시스템과 예측"

인물정보

저자(글) 씨익북스 편집부 3팀

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.