실전에서 바로 쓰는 시계열 데이터 처리와 분석 in R
교육, 고용, 코로나 데이터를 활용한 시계열 프로젝트
| 소장 | 종이책 정가 | 24,000원 |
|---|---|---|
| 전자책 정가 | 30%16,800원 | |
| 판매가 | 16,800원 |
- 출간 정보
- 2022.03.23. 전자책 출간
- 2021.07.20. 종이책 출간
- 파일 정보
- 21.9MB
- 287쪽
- ISBN
- 9791191600834
- ECN
- -
실전에서 바로 쓰는 시계열 데이터 처리와 분석 in R 상세페이지
실전에서 바로 쓰는 시계열 데이터 처리와 분석 in R작품 소개
<실전에서 바로 쓰는 시계열 데이터 처리와 분석 in R> 복잡한 수학 공식 없이 코드 위주의 설명과 실제 데이터를 통해 배우는 시계열 데이터와 알고리즘!
20여 년간 우리나라의 교육통계 데이터를 다뤄온 저자가 꼼꼼하게 안내하는 시계열 데이터 입문서!
이 책은 시계열 데이터 분석을 시작하기를 원하는 분들이나 실무에서 시계열 데이터를 사용하는 직장인을 위해서 어려운 수학 공식에 대한 이해 없이도 시계열 데이터를 어떻게 읽어 들이고, 어떻게 그루핑하고, 어떻게 합계와 평균을 낼 것이며, 어떻게 플롯을 만들고, 어떻게 예측 모델과 미래 데이터를 만들 것인가에 대한 코드 위주의 설명으로 시계열 데이터를 다룬다.
출판사 서평
20년 경력의 교육통계 전문가가 실생활 예제로 꼼꼼하게 안내하는 시계열 데이터 입문서! 복잡한 수학 공식 없이 코드 위주의 설명과 실제 데이터를 통해 배우는 시계열 데이터와 알고리즘!
이 책은 시계열 데이터 분석을 시작하기를 원하는 분들이나 실무에서 시계열 데이터를 사용하는 직장인을 위해서 어려운 수학 공식에 대한 이해 없이도 시계열 데이터를 어떻게 읽어 들이고, 어떻게 그루핑하고, 어떻게 합계와 평균을 낼 것이며, 어떻게 플롯을 만들고, 어떻게 예측 모델과 미래 데이터를 만들 것인가에 대한 코드 위주의 설명으로 시계열 데이터를 다룬다.
이 책의 특징 및 구성
-우리 주변에서 쉽게 얻을 수 있는 실제 데이터를 사용한다.
-우리나라의 최신 데이터를 이용하여 시계열 분석을 직접 수행하면서 분석 방법을 익힌다.
-연별, 월별, 일별 데이터로 실습 데이터를 세분화하여 실무에 바로 적용할 수 있다.
-복잡한 수식을 사용하지 않는 대신, 쉬운 개념 설명과 함께 R로 구현하며 이해한다.
-시계열 분석 워크플로인 문제 파악 → 데이터 생성 → 리포팅을 위한 데이터 시각화와 데이터 핸들링 → 시계열 모델링 → 성능 분석의 형태로 구성되어 따라 하며 프로젝트를 완성할 수 있다.
-데이터 분석가들이 많이 사용하는 R로 코드 작성을 해서 시계열 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 하였다.
-지루한 텍스트 위주의 원리와 이론 설명이 아니라 실무에서 바로 적용해서 사용할 수 있는 코드와 그래프로 예시를 들어 각각의 분석을 쉽고 재미있게 설명한다.
-지수평활화, ARIMA 등 기본적인 시계열 처리 기법 외에도 신경망과 Prophet 같은 최신 시계열 모델, fable과 modeltime 같은 시계열 전용 프레임워크를 검증된 최근 레퍼런스와 함께 소개한다.
이 책의 대상 독자
-시계열 데이터를 활용하고자 하는 데이터 분석가
-시계열 데이터를 활용하여 보고서를 작성하고 시각화를 해야 하는 학생, 직장인 등
저자 프로필
저자 소개
저 : 이기준
한국항공대학교에서 컴퓨터공학으로 박사 학위를 받았다. 1999년에 한국교육개발원 교육통계실에 입사하여 유/초/중/고등 교육기관의 교육통계, 고등 교육기관의 취업통계에 대한 DB, 조사, 서비스 시스템을 개발 및 관리하였고, 한국교육개발원 전산실을 거쳐 미국 보이시 주립대학교(Boise State University) 교육공학과에서 초청연구원으로 연수하였다. 교육통계센터 통계기획팀장, 취업통계조사팀장, 국가교육통계연구본부장을 역임하며 교육통계 데이터를 활용한 분석 연구를 수행하기도 했다.
국가교육통계 조사, 관리, 분석, 서비스 시스템의 기획, 개발, 운영, 관리 실무부터 총괄 책임까지 전 분야를 수행했고, 현재 한국교육개발원 교육통계센터소장으로 근무 중이다. 이 외에 대통령 직속 4차산업혁명위원회 자문위원, 교육부 인공지능 교육정책 자문위원, 교육부 청년취업정책 자문위원, 통계청 통계분류 자문위원, 2018 평창동계올림픽 IT 자문위원 등으로 활동하기도 했다.
목차
1장 시계열 데이터
1.1 시계열 데이터란?
1.2 시계열 데이터의 특성
1.2.1 시간 독립변수
1.2.2 자기상관 관계
1.2.3 추세 경향성
1.2.4 계절성, 순환성
1.2.5 불확실성
2장 시계열 데이터 객체
2.1 날짜/시간 데이터 클래스
2.1.1 date 클래스
2.1.2 POSIXct, POSIXlt 클래스
2.1.3 yearmon, yearqtr 클래스
2.1.4 날짜, 시간 포맷
2.2 시계열 데이터 객체
2.2.1 ts
2.2.2 xts
2.2.3 tsibble
2.3 시계열 데이터 import
2.3.1 엑셀 파일
2.3.2 CSV 파일
2.3.3 추가 실습 데이터 생성
3장 시계열 시각화
3.1 data.frame: ggplot2 패키지
3.2 xts: xts 패키지
3.3 ts: forecast 패키지
3.4 tsibble: feasts 패키지
3.5 data.frame: timetk 패키지
4장 시계열 데이터 처리
4.1 오늘 며칠일까?: 시간 정보 추출
4.2 며칠 지났을까?: 시간 기간 연산
4.3 이번 주 마지막 날은 며칠일까?: 시간 반올림
4.4 주간, 월간 데이터 합계, 평균은?: 시간 그루핑
4.5 주식 시가, 고가, 저가, 종가는 어떻게 구할까?: OHLC
4.6 3일 평균, 5일 합계는?: 시간 롤링
4.7 지난 달 데이터는?: 필터링
4.8 월별, 분기별, 연별 증감량
4.9 월 비중 백분율, 연 비중 백분율
4.10 월별, 분기별, 연별 누적 합계
4.11 동월별, 동분기별, 동년별 플롯
5장 시계열 forecasting Part I - 기초 개념
5.1 정상성, 비정상성
5.2 지연과 차분
5.3 ACF와 PACF
5.4 적합값과 잔차
5.5 백색잡음
5.6 시계열 분해
5.7 정상성 테스트
5.8 계절성 검정
6장 시계열 forecasting Part II - 시계열 예측 모델
6.1 평균 모델
6.2 단순 모델
6.3 계절성 단순 모델
6.4 랜덤워크 모델
6.5 회귀 모델
6.5.1 forecast::tslm
6.5.2 timetk::plot_time_series_regression
6.6 지수 평활 모델
6.6.1 단순 지수 평활 모델
6.6.2 홀트 모델
6.6.3 홀트 윈터 모델
6.6.4 ETS 모델
6.7 ARIMA 모델
6.7.1 자기회귀 모델
6.7.2 이동평균 모델
6.7.3 ARIMA 모델 결정
6.7.4 Seasonal ARIMA 모델
6.8 TBATS 모델
6.9 prophet 모델
6.10 신경망 모델
7장 시계열 forecasting Part III - 시계열 분석 프레임워크
7.1 성능 분석 지수
7.1.1 MAE
7.1.2 RMSE
7.1.3 MPE
7.1.4 MAPE
7.2 fable 프레임워크
7.2.1 미래 학생수 예측
7.2.2 미래 취업자수 예측
7.2.3 미래 코로나 확진자수 예측
7.3 modeltime 프레임워크
7.3.1 미래 학생수 예측
7.3.2 미래 취업자수 예측
7.3.3 미래 코로나 확진자수 예측
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