한빛미디어

시계열(時系列, time series)이라는 단어가 머신러닝의 활성화에 힘입어 보편화되고 있다. 주식으로 대표되는 금융데이터를 포함해서 책에서 제시하는 통찰력을 얻고 나면 주변에 많은 시계열 데이터가 있음을 알 수 있다. 그러나 막상 분석에 사용할 시계열 데이터를 가공, 정제하기 쉽지 않은데 이 책 초반부에는 데이터를 수집, 정리, 시뮬레이션하여 유용하게 사용할 수 있는 방법을 제시한다.

이어서 실제 시계열 분석에 사용되는 다양한 모델링 기법을 제시한다. 전통, 표준적인 통계 모델으로 시작해서 최근에 개발된 머신러닝과 신경망을 시계열 데이터에 적용해 본다.

단순히 모델 적용에 그치는 것이 아니라 정확성에 대한 계량적 분석과 성능을 위한 고려사항에 대해서도 안내해 주고 있다.

후반부에서는 시계열의 최근 발전 동향, 앞으로의 예측을 다루고 있다.

시계열 데이터의 가공에서 부터 모델 적용, 실전 그리고 데이터를 통한 앞으로의 미래를 내다보기 위해서 이 책 '실전 시계열 분석'이 큰 길잡이가 되어줄 것이다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."