시계열 데이터 분석 입문

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씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"시계열 데이터 분석 입문"은 시계열 데이터의 기본 개념부터 고급 분석 기법까지 포괄적으로 다루는 책입니다. 이 책은 시계열의 변동성, 추세, 계절성을 이해하고 분석하는 방법을 설명하며, ARIMA 모델을 포함한 다양한 모델링 기법을 소개합니다. 또한, 데이터 전처리, 비정상성 문제 해결, 시계열 분해, 교차검증, 최적화 및 파라미터 조정 방법을 다룹니다. 회귀분석과 데이터 시각화를 통해 분석 결과를 효과적으로 전달하는 방법도 포함되어 있습니다. 신뢰구간 설정과 예측 정확도를 높이는 방법을 학습할 수 있는 이 책은 시계열 데이터 분석을 처음 접하는 이들에게 유용한 가이드가 될 것입니다.

목차

"시계열 데이터의 이해와 중요성
시계열 데이터의 기본 구성 요소
비정상성과 정상성의 개념
시계열 데이터의 시각화 기법
추세와 계절성의 구분
자동회귀 모델의 원리
이동평균 모델의 활용
ARIMA 모델의 개요
모델 선택을 위한 ACF와 PACF
모델 적합성 평가 방법
시계열 데이터 전처리 기법
신뢰구간의 이해와 적용
변동성 분석의 중요성
데이터 분해 기법 소개
시계열 교차검증 방법론
파라미터 조정의 전략
회귀 분석을 통한 시계열 예측
계절성 조정 기법
오류 분석 및 모델 개선
데이터 시각화 도구와 기법
시계열 데이터의 특성 이해하기
시계열 예측의 실제 사례
예측 정확도 메트릭스
모델의 과적합 이해하기
시계열 데이터의 특이점 탐지
시계열 예측을 위한 머신러닝 접근법
ARIMA 모델의 변형 및 확장
시계열 데이터의 요인 분석
데이터 전처리의 중요성
시계열 데이터의 통계적 검정
모델의 안정성 평가
변동성 모델링과 예측
시계열 데이터의 실습과 예제
다변량 시계열 분석의 기초
시계열 데이터의 패턴 인식
예측 모델의 성능 비교
시계열 분석을 위한 R과 Python
데이터 시각화를 통한 인사이트 도출
시간 지연 변수의 활용
ARIMA 모델의 파라미터 선택
계절성 패턴의 검출 방법
모델 결과 해석과 적용 사례
시계열 데이터의 최신 동향
회귀 분석의 시계열 적용
비정상 시계열 데이터 처리 방법
시계열 데이터의 실시간 분석
데이터 기반 의사결정의 중요성
모델 선택을 위한 기준
시계열 분석의 미래 전망
시계열 데이터의 활용 분야
예측의 불확실성 이해하기
시계열 분석 관련 주요 연구 동향
고급 시계열 분석 기법 소개"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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