중기 예측의 기술

예측 모델, 데이터 분석, 통계학, 머신러닝, 시계열 분석, 경제 동향, 의사결정

씨익북스 편집부 3팀 지음

아쿠아북스 2025년 06월 28일 출간

작품소개

책소개

"*생성형 AI를 활용하여 제작되었습니다.

중기 예측의 기술은 현대 비즈니스와 경제 환경에서 필수적인 예측 모델링 및 데이터 분석 기술을 심도 있게 탐구하는 책입니다. 이 책은 예측이란 단순히 미래를 맞추는 것이 아니라, 데이터에 기반한 의사결정의 핵심 요소라는 점에 주목합니다. 특히, 중기 예측의 중요성과 그 필요성을 다양한 산업 및 경제 동향을 통해 설명하고 있습니다.

이 책은 예측 모델의 기초부터 시작하여, 통계학과 머신러닝 기법을 활용한 고급 분석 기술까지를 아우릅니다. 독자들은 실질적인 사례 연구와 함께 시계열 분석 방법론을 배우며, 데이터를 통해 경제 트렌드를 파악하고 미래의 변화를 예측하는 능력을 기를 수 있습니다. 또한, 기업이 직면할 수 있는 다양한 상황에 대한 예측 모델을 구축하고 이를 통해 전략적인 의사결정을 내리는 데 필요한 통찰력을 제공합니다.

각 장은 이론적 배경과 실제 응용을 조화롭게 결합하여, 독자들이 예측 기술을 직접 적용할 수 있는 능력을 배양하도록 구성되어 있습니다. 데이터 분석과 머신러닝의 최신 동향, 그리고 이를 활용한 예측 모델링의 실제 사례를 통해 독자들은 이론이 어떻게 실무에 적용되는지를 체감할 수 있습니다.

마지막으로, 중기 예측의 기술은 예측을 통해 불확실성을 줄이고, 보다 나은 전략적 결정을 내릴 수 있는 능력을 키우고자 하는 모든 독자에게 유용한 지침서가 될 것입니다. 데이터 기반의 의사결정이 중요한 시대에 이 책은 예측의 기술을 마스터하고자 하는 이들에게 필독서가 될 것입니다."

목차

"1. 예측 모델의 기초 이해하기
2. 데이터 분석의 중요성
3. 통계학의 기본 원리
4. 머신러닝의 발전과 활용
5. 시계열 분석의 기법
6. 경제 동향의 분석 방법
7. 예측 정확도를 높이는 방법
8. 데이터 전처리의 필요성
9. 회귀 분석의 원리
10. 분류 모델의 종류와 특징
11. 클러스터링 기법의 활용
12. 시계열 데이터의 특성
13. ARIMA 모델 이해하기
14. 머신러닝과 통계학의 접목
15. 예측 모델 평가 지표
16. 데이터 시각화의 중요성
17. 비즈니스 의사결정과 예측
18. 예측 오류 분석
19. 빅데이터와 예측 모델링
20. 경제 지표의 해석
21. 변수 선택의 중요성
22. 예측 모델의 실제 사례
23. 인과 관계 분석
24. 시계열 예측의 응용
25. 데이터 마이닝의 기본 개념
26. 머신러닝 모델의 튜닝
27. 예측 시스템의 설계
28. 의사결정 나무의 활용
29. 고급 통계 기법 소개
30. 예측의 불확실성과 리스크 관리
31. 데이터 기반 문화의 확산
32. 실시간 데이터 분석의 필요성
33. 예측 모델의 지속적인 개선
34. 경제적 의사결정의 프레임워크
35. 예측의 윤리적 고려사항
36. 의사결정 지원 시스템
37. 비즈니스 환경 변화와 예측
38. 시계열 데이터의 계절성 분석
39. 예측 기술의 미래 전망
40. 데이터 분석 도구의 비교
41. 예측 결과의 커뮤니케이션
42. 머신러닝의 윤리적 문제
43. 예측 모델의 통합 접근법
44. 경제 동향의 예측 방법론
45. 비정형 데이터의 활용
46. 예측 모델의 지속 가능성
47. 의사결정에서의 데이터 활용
48. 피드백 루프의 중요성
49. 시계열 예측 모델의 선택 기준
50. 데이터 분석의 성공 사례"

인물정보

저자(글) 씨익북스 편집부 3팀

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