실전 시계열 분석-Practical Time Series Analysis 리뷰

 

 
데이터 분석을 처음 시작하게 되면 회귀, 분류 알고리즘을 배우고 적용해 보게 됩니다.
그리고 업무에 적용해 보려고 애쓰다 보면, 매출, 고객 VOC, 오류율 등 다양한 비즈니스 데이터가 시계열 특성을 가지고 있음을 알게 됩니다.
시계열 데이터는 초보 분석가가 배웠던 선형 회귀 알고리즘으로 분석이 어려운 부분이 존재합니다. 
블로그나, 유튜브, 인터넷 강의로 공부를 하면서, 이론적으로 보강을 하기 위해 이 책을 읽게 되었습니다.
 
이 책은 제목 그대로 시계열 분석에 한정해서 서술하고 있습니다.
시계열에 대한 기본적인 이론과 대표적인 통계 알고리즘인 ARIMA부터, 상태공간 모델로서, 칼만 필터, 은닉 마르코프 모형, 베이즈 구조적 시계열을 다루고, 머신러닝과 딥러닝에서 시계열을 활용하는 방법을 다룹니다.
 
그리고 이를 위한 시계열 데이터의 전처리 기법들을 다루고 있습니다.
 
나름대로 데이터 분석 공부를 꽤 했다고 생각했습니다만, 이 책은 꽤나 어렵게 느껴집니다.
(나이가 먹어서 이해력이 딸리는 거 같기도..)
신기하게도, 이 책이 어려워서, 블로그나 유튜브에 쉽게 풀어놓은 콘텐츠를 찾아보고,
또 의문이 생겨서 이 책을 찾아보면, 그에 대한 정답이 있더라고요. 그런 부분에서 꽤나 유용했던 것 같습니다.
 
초보 데이터 분석가를 벗어나고자 하는 분들이라면 한 번쯤 읽어보면 좋을 것 같고, 소장해 두고 필요할 때마다 찾아보는 것도 추천합니다.
 
 

도서명	실전 시계열 분석	저자출판사	에일린 닐슨 지음 | 박찬성 옮김 | 한빛미디어
크기	183*235*35mm	쪽수	568p
제품 구성	본 1권	발행일	2021-04-09

 

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