After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
데이터 기반 의사 결정을 위한 R에서의 예측 활용
이 강의는 R을 사용한 시계열 예측 입문을 제공합니다.예측은 미래에 대한 예측을 만드는 것을 의미합니다. 향후 10년 안에 추가 발전소를 건설할지 결정하거나, 다음 주 콜센터 인력을 배치하는 것처럼 많은 상황에서 필요합니다.
예측은 자본 투자와 같은 경우에는 몇 년 전부터 필요할 수 있으며, 통신 라우팅의 경우에는 불과 몇 분 전에만 필요할 수도 있습니다. 상황이나 시간 범위가 어떻든, 신뢰할 수 있는 예측은 데이터 기반 의사결정에 필수적입니다.
ARIMA와 지수 평활법으로 정확한 예측 모델 구축하기
이 강의에서는 R에서 시계열 객체를 만들어 데이터를 그래프로 그리고, 추세, 계절성, 반복되는 주기를 발견하는 것부터 시작합니다. 화이트 노이즈 개념을 소개받고, Ljung-Box 검정을 수행해 무작위성을 확인하는 방법을 살펴본 뒤, 벤치마킹 방법과 예측 정확도를 자세히 다루는 다음 장으로 넘어가게 됩니다.예측 정확도를 테스트하고 측정할 수 있는 능력은 실용적인 모델을 개발하는 데 필수적입니다. 이 강의는 다양한 방법을 살펴본 뒤, 시계열 예측에서 가장 널리 사용되는 두 가지 접근법인 지수 평활법과 ARIMA 모델을 자세히 다룹니다.
강의를 완료하기 전에, 휴일이나 경쟁사 활동과 같은 추가 정보를 포함하도록 고급 ARIMA 모델을 사용하는 방법을 배우게 됩니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
R로 시계열 탐색과 시각화하기
어떤 데이터 분석이든 가장 먼저 해야 할 일은 데이터를 그려 보는 것입니다. 그래프는 패턴, 특이한 관측값, 시간에 따른 변화 등 데이터를 다양한 측면에서 한눈에 파악하게 해 줍니다. 이렇게 그래프에서 확인한 특징들은 가능한 한 예측 방법에도 반영되어야 해요.
2
벤치마크 방법과 예측 정확도
이 장에서는 다양한 예측 상황에 두루 유용한 일반 도구들을 배웁니다. 벤치마크 예측 방법, 예측 방법이 가용 정보를 충분히 활용했는지 점검하는 방법, 그리고 예측 정확도를 측정하는 방법을 살펴볼 거예요. 여기서 다루는 도구들은 이후 장에서도 여러 예측 방법을 개발하고 탐색할 때 반복해서 사용됩니다.
3
지수 평활법
지수 평활법으로 만든 예측은 과거 관측값의 가중 평균이며, 관측 시점이 오래될수록 가중치는 지수적으로 작아집니다. 다시 말해, 더 최근의 관측값일수록 더 큰 가중치를 받습니다. 이 틀은 다양한 시계열에 대해 빠르게 신뢰할 만한 예측을 제공하므로, 특히 비즈니스 응용에서 큰 장점이자 매우 중요합니다.
4
ARIMA 모델로 예측하기
ARIMA 모델은 시계열 예측에 대한 또 다른 접근을 제공합니다. 지수 평활법과 ARIMA 모델은 시계열 예측에서 가장 널리 쓰이는 두 가지 접근으로, 서로 보완적인 관점을 제시해요. 지수 평활법이 데이터의 추세와 계절성을 기술하는 데 기반한다면, ARIMA 모델은 데이터의 자기상관 구조를 설명하는 데 초점을 맞춥니다.
5
고급 기법
앞선 장의 시계열 모델들은 많은 시계열에서 잘 작동하지만, 주간 또는 시간 단위 데이터에는 적합하지 않은 경우가 있고, 휴일 효과, 경쟁사 활동, 법·제도 변화 같은 추가 정보를 포함하기 어렵습니다. 이 장에서는 더 복잡한 계절성을 다루는 몇 가지 방법을 살펴보고, 이러한 외생 정보를 모델에 포함할 수 있도록 ARIMA 모델을 확장하는 방법을 고려합니다.
R
R로 배우는 시계열 예측
코스
완료
