시계열 예측

데이터 과학 이해하기

Lis Sulmont

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데이터 과학에서의 모델링

통계 모델이란 무엇인가요?

• 통계로 실제 프로세스를 나타냅니다
• 확률 변수를 포함한 변수 간의 수학적 관계
• 통계적 가정과 과거 데이터를 기반으로 합니다

예측 모델링

• 새 입력을 넣으면 모델이 결과를 예측합니다

예측 모델링

• 새 입력을 넣으면 모델이 결과를 예측합니다

예측 모델링

• 새 입력을 넣으면 모델이 결과를 예측합니다
  • 결과의 확률

예측 모델링

• 새 입력을 넣으면 모델이 결과를 예측합니다
  • 결과의 확률
• 단순한 선형 방정식부터 복잡한 딥러닝 알고리즘까지 다양합니다

시계열 데이터

시간 순으로 배열된 데이터 포인트 시리즈

• 주가
• 유가
• 실업률
• 심박수
• CO2 수준
• 해양 조석의 높이

시계열 데이터 그래프 작성하기

날짜	비율
1976-01-01	7.1
1976-02-01	7
...
1991-01-01	10.3
...
2015-04-01	6.8
2015-05-01	6.8

시계열의 계절성

시계열의 계절성

시계열 예측

• 예시:
  • 다음 달 강수량이 얼마나 될까요?
  • 30분 안에 교통 체증이 완화될까요?
  • 향후 6시간 동안 주식 시장은 어떻게 움직일까요?
  • 20년 후 지구의 인구는 얼마일까요?
• 과거 데이터로 모델을 도출하여 예측을 생성합니다
• 모델링 방법은 통계적 방법과 머신 러닝 방법을 함께 사용합니다

$$

신뢰 구간

모델은 실제 값이 이 범위에 속할 확률이 X%라고 확신합니다

연습해 봅시다!

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