파이썬 시계열 예측 분석 - 통계 모델, 딥러닝, 파이썬 라이브러리를 활용한 대규모 시계열 데이터 분석

옮긴이 머리말 xiii
베타리더 후기 xiv
머리말 xvi
감사의 말 xviii
이 책에 대하여 xix
표지에 대하여 xxiii

PART I 시간은 그 누구도 기다려주지 않는다
CHAPTER 1 시계열 예측의 이해 3
1.1 시계열 소개 4
__1.1.1 시계열의 구성요소 5
1.2 시계열 예측에 대한 조감도 8
__1.2.1 목적 설정하기 10 / 1.2.2 목적을 달성하기 위해 무엇을 예측해야 하는지 결정하기 10 / 1.2.3 예측할 기간 설정하기 10 / 1.2.4 데이터 수집하기 10 / 1.2.5 예측 모델 개발하기 11 / 1.2.6 상용 환경에 배포하기 12 / 1.2.7 모니터링하기 12 / 1.2.8 새로운 데이터 수집하기 12
1.3 시계열 예측이 다른 회귀 작업들과 다른 점 13
__1.3.1 시계열에는 순서가 있다 13 / 1.3.2 시계열에 특징이 없는 경우가 있다 14
1.4 다음 단계 14
요약 15

CHAPTER 2 단순하게 미래 예측하기 16
2.1 베이스라인 모델 정의하기 18
2.2 과거 평균으로 예측하기 19
__2.2.1 베이스라인 구현을 위한 설정 20 / 2.2.2 과거 평균 기반 베이스라인 모델 구현하기 22
2.3 작년의 평균으로 예측하기 27
2.4 마지막으로 측정된 값으로 예측하기 29
2.5 단순한 계절적 예측 구현하기 31
2.6 다음 단계 32
요약 33

CHAPTER 3 확률보행 따라가보기 35
3.1 확률보행 프로세스 37
__3.1.1 확률보행 프로세스 시뮬레이션하기 37
3.2 확률보행 식별하기 40
__3.2.1 정상성 42 / 3.2.2 정상성 테스트하기 44 / 3.2.3 자기상관함수 48 / 3.2.4 모든 것을 종합하기 48 / 3.2.5 GOOGL은 확률보행인가? 52
3.3 확률보행 예측하기 55
__3.3.1 긴 기간 예측하기 55 / 3.3.2 다음 시간 단계 예측하기 61
3.4 다음 단계 64
3.5 연습 65
__3.5.1 확률보행 시뮬레이션하기와 예측하기 65 / 3.5.2 GOOGL의 일일 종가 예측하기 66 / 3.5.3 직접 선택한 종목의 일일 종가 예측하기 66
요약 67

PART 2 통계적 모델을 사용하여 예측하기
CHAPTER 4 이동평균과정 모델링하기 71
4.1 이동평균과정 정의하기 73
__4.1.1 이동평균과정의 차수 식별하기 75
4.2 이동평균과정 예측하기 80
4.3 다음 단계 90
4.4 연습 91
__4.4.1 MA(2) 프로세스 시뮬레이션하고 예측 수행하기 92 / 4.4.2 MA(q) 프로세스 시뮬레이션하고 예측 수행하기 92
요약 93

CHAPTER 5 자기회귀과정 모델링하기 94
5.1 소매점의 주간 평균 유동인구 예측하기 95
5.2 자기회귀과정 정의하기 97
5.3 정상적 자기회귀과정의 차수 찾기 98
__5.3.1 편자기상관함수 104
5.4 자기회귀과정 예측하기 107
5.5 다음 단계 114
5.6 연습 114
__5.6.1 AR(2) 프로세스 시뮬레이션하고 예측 수행하기 114 / 5.6.2 AR(p) 프로세스 시뮬레이션하고 예측 수행하기 115
요약 115

CHAPTER 6 복잡한 시계열 모델링하기 116
6.1 데이터 센터의 대역폭 사용량 예측하기 117
6.2 자기회귀이동평균과정 살펴보기 120
6.3 정상적 ARMA 프로세스 식별하기 122
6.4 일반적 모델링 절차 고안하기 128
__6.4.1 아카이케 정보 기준 이해하기 130 / 6.4.2 AIC를 사용하여 모델 선택하기 132 / 6.4.3 잔차 분석 이해하기 134 / 6.4.4 잔차 분석 수행하기 139
6.5 일반적 모델링 절차 적용하기 143
6.6 대역폭 사용량 예측하기 152
6.7 다음 단계 157
6.8 연습 157
__6.8.1 시뮬레이션된 ARMA(1,1) 프로세스에 대한 예측 수행하기 158 / 6.8.2 ARMA(2,2) 프로세스 시뮬레이션하고 예측 수행하기 158
요약 159

CHAPTER 7 비정상적 시계열 예측하기 161
7.1 자기회귀누적이동평균 모델 정의하기 164
7.2 비정상적 시계열에 적용하기 위해 일반적 모델링 절차 수정하기 165
7.3 비정상적 시계열 예측하기 167
7.4 다음 단계 177
7.5 연습 177
__7.5.1 4장, 5장, 6장의 데이터 집합에 ARIMA(p,d,q) 모델 적용하기 177
요약 178

CHAPTER 8 계절성 고려하기 179