파이썬 시계열 예측 분석

도서 소개

파이썬 시계열 예측 분석

제이펍 2024. 7. 23. 11:43

현장 실무 예제로 배우는 시계열 분석과 응용

데이터 과학에서 시간에 따른 변화 패턴을 분석하여 다양한 예측 모델을 구축하면, 미래 예측은 물론 다양한 의사결정에 도움이 된다. 이 책에서는 파이썬 코드로 완벽하게 작동하는 시계열 예측 방법을 소개한다. 시계열 데이터를 정의하고, 베이스라인 모델을 개발하고, 통계적 모델과 텐서플로 및 최신 딥러닝 도구를 사용하여 대규모 모델 구축 방법을 학습하고, 자동화된 예측 라이브러리까지 다룬다. 구글 주가 동향, 항당뇨제 처방량 예측, 가정의 전력 소비량 예측 등 다양한 실무 사례로 시계열 예측 분석을 마스터하자.

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출판사 제이펍
저작권사 Manning
원서명 Time Series Forecasting in Python (9781617299889)
도서명 파이썬 시계열 예측 분석
부제 통계 모델, 딥러닝, 파이썬 라이브러리를 활용한 대규모 시계열 데이터 분석
지은이 마르쿠 페이셰이루
옮긴이 동동구
감수자 (없음)
시리즈 (없음)
출판일 2024. 07. 25
페이지 508쪽
판 형 46배판변형(188*245*24.6)
제 본 무선(soft cover)
정 가 38,000원
ISBN 979-11-93926-31-4 (93000)
키워드 데이터분석, 데이터과학, 텐서플로, 이동평균, 자기회귀, SARIMAX, LSTM, CNN, Prophet, 예측자동화
분 야 데이터 분석 / 파이썬

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도서 소개

R에서 파이썬으로 전환하는 시계열 데이터 과학

전통적인 통계 분석에서 R은 훌륭한 언어지만, 만능에 가까운 파이썬으로 대체할 수 있다면 통계 분석은 물론 딥러닝 모델과 자동화된 예측 라이브러리까지 다양한 활용이 가능해진다. 마르쿠 페이셰이루는 시계열 예측을 공부하며 R로 되어 있는 많은 코드를 파이썬으로 변환하며 학습하였고, 파이썬 기반 시계열 예측에 대한 종합적인 참고 자료로 만들고자 이 책을 썼다.

이 책은 파이썬을 이용하여 이동평균, 자기회귀, SARIMAX 등 통계적 모델을 기반으로 한 예측 분석부터, LSTM, CNN 아키텍처 등 딥러닝 기반 예측, Prophet, SARIMAX 모델을 이용한 자동화된 예측 라이브러리까지 다루고 있다. 특히 주제별로 적절한 예시를 통해 데이터 수집부터 모델을 구축하고 예측값을 찾는 과정을 차근차근 보여준다. 독자는 실습을 따라 하며 예측값과 실젯값이 점점 가까워지는 경험을 하게 될 것이다.

데이터 과학에서 시간의 변화는 무시할 수 없는 중요한 요소다. 구글 주가 동향, 데이터 센터의 대역폭 사용량 예측, 월간 항공 승객 수 예측, 항당뇨제 처방량 예측, 가정의 전력 소비량 예측 등 다양한 실무 예제를 통해 시계열 예측 분석 기법을 차근차근 배워보자. 이 책을 마치고 나면 당장 실무에서 사용할 수 있는 다양한 시계열 데이터 과학 기술을 익힐 수 있을 것이다.

주요 내용

시계열 데이터의 개념과 기본 모델 개발
이동평균, 자기회귀, SARIMAX 등 통계적 모델 기반 예측
LSTM, CNN 아키텍처 등 딥러닝 기반 예측
Prophet, SARIMAX 모델을 이용한 자동화된 예측 라이브러리

지은이 소개

마르쿠 페이셰이루(Marco Peixeiro)

캐나다 대형 은행의 선임 데이터 과학자다. 데이터 과학을 독학했고, 금융 업계에 취업하고 일하기 위해 알아야 할 것들에 대해 다양하게 공부했다. 실습에 기반한 학습법을 추구하며, 미디엄 블로그, 온라인 강좌 등으로 지식을 전파하고 있다.

옮긴이 소개

동동구

현재 전략 기획 업무를 수행하고 있다. 이전에는 B2C 및 B2B 웹 애플리케이션, Brew/WIPI/SKVM 등의 피처폰 애플리케이션, iOS/안드로이드/윈도우폰/타이젠 애플리케이션 등의 설계 및 개발, 엔지니어 관리 업무를 수행했다. 최근에는 국내 개발자들을 위해 IT 서적을 번역하고 있으며, 옮긴 책으로는 《MLOps 도입 가이드》, 《파이썬 비동기 라이브러리 Asyncio》(이상 한빛미디어)가 있다.

차례

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

8.1 SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m 모델 살펴보기 180

8.2 시계열에서 계절별 패턴 식별하기 183

8.3 월간 항공 승객 수 예측하기 187

__8.3.1 ARIMA(p,d,q) 모델을 사용하여 예측하기 190 / 8.3.2 SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m 모델을 사용하여 예측하기 196 / 8.3.3 각 예측 방법의 성능 비교하기 200

8.4 다음 단계 203

8.5 연습 203

__8.5.1 존슨앤드존슨 데이터 집합에 SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m 모델 적용하기 203

요약 204

CHAPTER 9 모델에 외생 변수 추가하기 205

9.1 SARIMAX 모델 살펴보기 207

__9.1.1 미국 거시경제 데이터 집합의 외생 변수 탐색하기 208 / 9.1.2 SARIMAX 사용 시 유의사항 211

9.2 SARIMAX 모델을 사용하여 실질 GDP 예측하기 212

9.3 다음 단계 221

9.4 연습 222

__9.4.1 SARIMAX 모델에 모든 외생 변수를 사용하여 실질 GDP 예측하기 222

요약 222

CHAPTER 10 다중 시계열 예측하기 223

10.1 VAR 모델 살펴보기 225

10.2 VAR(p) 모델에 대한 모델링 절차 설계하기 227

__10.2.1 그레인저 인과관계 테스트 살펴보기 229

10.3 실질 가처분 소득과 실질 소비 예측하기 230

10.4 다음 단계 242

10.5 연습 243

__10.5.1 VARMA 모델을 사용하여 realdpi와 realcons 예측하기 243 /10.5.2 VARMAX 모델을 사용하여 realdpi와 realcons 예측하기 244

요약 244

CHAPTER 11 캡스톤 프로젝트: 호주의 항당뇨제 처방 건수 예측하기 245

11.1 필요한 라이브러리 임포트하고 데이터 로딩하기 247

11.2 수열과 그 구성요소 시각화하기 248

11.3 데이터로 모델링하기 250

__11.3.1 모델 선택 수행하기 253 / 11.3.2 잔차 분석 수행하기 254

11.4 예측을 수행하고, 모델 성능 평가하기 256

11.5 다음 단계 260

PART 3 딥러닝을 활용하여 대규모 예측하기

CHAPTER 12 시계열 예측을 위한 딥러닝 소개하기 263

12.1 시계열 예측에 딥러닝을 사용해야 하는 경우 264

12.2 다양한 유형의 딥러닝 모델 살펴보기 265

12.3 예측을 위한 딥러닝 적용 준비하기 268

__12.3.1 데이터 탐색 수행하기 268 / 12.3.2 특징 엔지니어링과 데이터 분할 272

12.4 다음 단계 277

12.5 연습 277

요약 278

CHAPTER 13 딥러닝을 위해 데이터 윈도잉하고 베이스라인 모델 만들기 279

13.1 데이터 윈도우 만들기 280

__13.1.1 시계열 예측을 위한 딥러닝 모델을 훈련하는 방법 살펴보기 280

__13.1.2 DataWindow 클래스 구현하기 284

13.2 베이스라인 모델 적용하기 292

__13.2.1 단일 단계 베이스라인 모델 292

__13.2.2 다중 단계 베이스라인 모델 295

__13.2.3 다중 출력 베이스라인 모델 299

13.3 다음 단계 303

13.4 연습 303

요약 304

CHAPTER 14 딥러닝 첫걸음 305

14.1 선형 모델 구현하기 306

__14.1.1 단일 단계 선형 모델 구현하기 307 / 14.1.2 다중 단계 선형 모델 구현하기 309 / 14.1.3 다중 출력 선형 모델 구현하기 311

14.2 심층 신경망 구현하기 312

__14.2.1 단일 단계 모델로 심층 신경망 구현하기 314 / 14.2.2 다중 단계 모델로 심층 신경망 구현하기 317 / 14.2.3 다중 출력 모델로서 심층 신경망 구현하기 319

14.3 다음 단계 320

14.4 연습 321

요약 322

CHAPTER 15 LSTM으로 과거 기억하기 323

15.1 순환 신경망 살펴보기 324

15.2 LSTM 아키텍처 살펴보기 326

__15.2.1 망각 게이트 327 / 15.2.2 입력 게이트 329 / 15.2.3 출력 게이트 330

15.3 LSTM 아키텍처 구현하기 332

__15.3.1 단일 단계 모델로서 LSTM 구현하기 332 / 15.3.2 다중 단계 모델로서 LSTM 구현하기 335 / 15.3.3 다중 출력 모델로서 LSTM 구현하기 338

15.4 다음 단계 341

15.5 연습 342

요약 343

CHAPTER 16 CNN으로 시계열 필터링하기 344

16.1 CNN 살펴보기 345

16.2 CNN 구현하기 349

__16.2.1 CNN을 단일 단계 모델로서 구현하기 350 / 16.2.2 CNN을 다중 단계 모델로서 구현하기 354 / 16.2.3 CNN을 다중 출력 모델로서 구현하기 356

16.3 다음 단계 359

16.4 연습 359

요약 361

CHAPTER 17 예측으로 더 많은 예측하기 362

17.1 ARLSTM 아키텍처 살펴보기 363

17.2 자기회귀 LSTM 모델 구축하기 364

17.3 다음 단계 370

17.4 연습 371

요약 371

CHAPTER 18 캡스톤 프로젝트: 가정의 전력 소비량 예측하기 372

18.1 캡스톤 프로젝트 이해하기 373

__18.1.1 캡스톤 프로젝트의 목표 375

18.2 데이터 랭글링 및 전처리하기 376

__18.2.1 누락된 데이터 처리하기 377 / 18.2.2 데이터 변환 379 / 18.2.3 데이터 리샘플링하기 379

18.3 특징 엔지니어링 382

__18.3.1 불필요한 열 제거하기 383 / 18.3.2 계절적 기간 식별하기 383 / 18.3.3 데이터를 분할하고 규모 조정하기 386

18.4 딥러닝으로 모델링할 준비하기 387

__18.4.1 초기 설정 387 / 18.4.2 DataWindow 클래스 정의하기 389 / 18.4.3 모델 훈련을 위한 유틸리티 함수 391

18.5 딥러닝으로 모델링하기 392

__18.5.1 베이스라인 모델 392 / 18.5.2 선형 모델 396 / 18.5.3 심층 신경망 397 / 18.5.4 장단기 메모리 모델 398 / 18.5.5 합성곱 신경망 399 / 18.5.6 CNN과 LSTM 결합하기 401 / 18.5.7 자기회귀 LSTM 모델 402 / 18.5.8 최적의 모델 선택하기 404

18.6 다음 단계 406

PART 4 대규모 예측 자동화하기

CHAPTER 19 Prophet으로 시계열 예측 자동화하기 409

19.1 자동화된 예측 라이브러리들에 대한 개관 410

19.2 Prophet 살펴보기 412

19.3 Prophet을 사용하여 기본적 예측해보기 414

19.4 Prophet의 고급 기능 살펴보기 420

__19.4.1 시각화 기능 421 / 19.4.2 교차 검증과 성능 지표 425 / 19.4.3 하이퍼파라미터 튜닝 429

19.5 Prophet으로 견고한 예측 절차 구현하기 432

__19.5.1 예측 프로젝트: 구글에서 ‘chocolate’ 검색의 인기도 예측하기 434 / 19.5.2 실험: SARIMA가 더 나을 수도 있을까? 442

19.6 다음 단계 446

19.7 연습 447

__19.7.1 항공 승객 수 예측하기 447 / 19.7.2 항당뇨제 처방 건수 예측하기 447 / 19.7.3 구글 트렌드에서 키워드의 인기도 예측하기 447

요약 448

CHAPTER 20 캡스톤 프로젝트: 캐나다의 스테이크 월평균 소매 가격 예측하기 449

20.1 캡스톤 프로젝트의 이해 450

__20.1.1 캡스톤 프로젝트의 목표 450

20.2 데이터 전처리와 시각화 451

20.3 Prophet을 사용한 모델링 453

20.4 선택사항: SARIMA 모델 개발하기 459

20.5 다음 단계 464

CHAPTER 21 한 단계 더 나아가기 466

21.1 배운 내용 요약하기 467

__21.1.1 예측을 위한 통계적 방법 467 / 21.1.2 예측을 위한 딥러닝 방법 468 / 21.1.3 예측 절차 자동화 469

21.2 예측이 실패하면 무엇을 해야 할까? 470

21.3 시계열 데이터의 다른 응용 분야 472

21.4 계속 연습하기 473

APPENDIX A 설치 지침 475

찾아보기 479

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