[도서] 파이썬 시계열 예측 분석(Time Serices Forecasting In Python 마르쿠 페이셰이루 지음/ 동동구 옮김/ 제이펍)

도서 소개

파이썬 시계열 예측 분석(Time Serices Forecasting In Python 마르쿠 페이셰이루 지음/ 동동구 옮김/ 제이펍)은 시계열 데이터, 예측이란 무엇인가에 대한 소개와 파이썬과 각종 모델을 통한 예측을 실습해볼 수 있도록 구성된 도서입니다.

 

각종 모델들에 대한 설명 부터, 어떠한 프로세스로 흐름이 흘러가야 하는지 실제 수식들을 파이썬으로 어떻게 구현해야 하는지 일련의 과정들을 상세하게 기술하며, 독자들이 쉽게 따라갈 수 있도록 설명해주고 있습니다.

 

 

책에서 다루는 주요 내용들

• 시계열 예측에 대한 이해
• 통계적 모델을 이용한 예측(이동평균과정, 자기 회귀모델, 다중 시계열 등)
• 딥러닝을 활용한 대규모 예측 ( LSTM. CNN, ARLSTM 등 )
• Prophet를 활용한 시계열 예측 자동화

 

책에 대한 내용

 

기존에 작성 된 통계학 관련 자료들은 R언어로 된 경우가 많습니다. 애초에 R언어는 수학자들이 데이터를 분석하기 위해 만들었다고 하기 때문에 그럴 수밖에 없지만, 근래에 들어서는 프로그래밍뿐만 아니라 AI, 데이터 분야 등에서 많은 사람들이 사용하고 있는 파이썬 언어를 더 익숙해하는 분들이 많은 것 같습니다. 이 도서는 우리에게 익숙한 파이썬을 통해서 이러한 분석방법들을 설명하고 실습하고 있어서 좀 더 편하게 내용들을 볼 수 있었습니다.

 

 

 

또한, 무작정 개발을 들어가 구현만 다루는 것이 아니라, 사용되는 모델이 어떠한 모델인지 설명하고 우리가 구현해야하는 프로세스는 어떤 식으로 진행되어야 하는지를 수립하여 내가 개발해야 하는 부분이 어떤 식으로 흘러가는지 정확히 인지하며 구현할 수 있어서 실습할 때 좀 더 명확하게 내용들이 머리에 들어왔던 것 같습니다.

 

 

총평

프로그램을 개발하다보니, 여러 가지 데이터들이 시간에 따라 변화하고, 영향을 받는 것이 많다고 매우 많다는 생각을 했었습니다. 시계열 데이터를 다루는 것은 일반 데이터를 다루는 것 이상으로 중요하다고 생각합니다. 

 

이 도서는 파이썬을 통해서 여러가지 모델들을 가져와 시계열 데이터들을 다루고 예측하는 방법을 알기 쉽게 다루고 있습니다. 

각종 모델들을 통해서 데이터를 다루기 때문에 수학적인 수식들이나, 용어들이 사용되고는 있지만 R언어를 사용하는 내용들 보다는 우리에게 익숙한 파이썬을 사용하기 때문에 좀 더 쉽게 이해할 수 있을 것 같다고 생각합니다.

 

시계열 관련 예측을 파이썬을 통해서 접근해보고 실습해보고 싶으신 분들은 구매하셔도 좋은 책인 것 같습니다.

 

해당 리뷰는 제이펍에서 제공받은 도서를 읽고 작성하였습니다.