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실전 시계열 분석 (24년)

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세미나 기간: @3/6/2024 → 6/12/2024
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참여자: 정보통신학과 대학원 수업(웹데이터베이스) 수강생
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박사과정: ,
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석사과정: , ,
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교재: 실전 시계열 분석(Practical Time Series Analysis): 통계와 머신러닝을 활용한 예측 기법, 한빛미디어, 2022
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시계열의 개요와 역사
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1.1 다양한 응용 분야의 시계열 역사
2024/03/13
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1.2 시계열 분석의 도약
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1.3 통계적 시계열 분석의 기원
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1.4 머신러닝 시계열 분석의 기원
시계열 데이터의 발견 및 다루기
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2.1 시계열 데이터는 어디서 찾는가
2024/03/20
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2.2 테이블 집합에서 시계열 데이터집합 개선하기
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2.3 타임스탬프의 문제점
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2.4 데이터 정리
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2.5 계절성 데이터
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2.6 시간대
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2.7 사전관찰의 방지
시계열의 탐색적 자료 분석
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3.1 친숙한 방법 - 3.2.2 윈도 함수 적용
2024/04/03
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3.2.3 자체상관의 파악과 이해 - 3.2.4 허위상관
Open
3.3 유용한 시각화
시계열 데이터의 시뮬레이션
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4.1 시계열 시뮬레이션의 특별한 점 - 4.2.1 스스로 직접 만들어보기
2024/04/17
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4.2.2 스스로 실행하는 시뮬레이션 세계 구축
Open
4.2.3 물리적인 시뮬레이션 - 4.3 시뮬레이션에 대한 마지막 조언
시간 데이터 저장
Open
5. 시간 데이터 저장 - 5.1 요구 사항 정의
2024/05/01
Open
5.2 데이터베이스 솔루션 - 5.3 파일 솔루션
시계열의 통계 모델
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6.1 선형회귀를 사용하지 않는 이유 - 6.2.1 자기회귀모델
2024/05/08
Open
6.2.2 이동평균모델
Open
6.2.3 자기회귀누적이동평균 모델
2024/05/22
Open
6.2.4 벡터자기회귀 - 6.3 시계열 통계 모델의 장단점
시계열의 상태공간 모델
Open
7. 시계열의 상태공간 모델 - 7.2 칼만 필터
2024/05/29
Open
7.3 은닉 마르코프 모형
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세미나 노트 : 챕터 별 에디터는 아래의 템플릿 및 노션 기본 사용법을 참고해서 편집해주세요
템플릿 및 노션 기본 사용법
시계열의 개요와 역사
시계열 데이터의 발견 및 다루기
시계열의 탐색적 자료 분석
시계열 데이터의 시뮬레이션
시간 데이터 저장
시계열의 통계 모델
시계열의 상태공간 모델
시계열 특징의 생성 및 선택
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참고자료
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가짜연구소(link): 노션 페이지
◦
Forecasting: Principles and Practice, OTexts (link)
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