시계열 분석 첫걸음

슬기로운통계생활 (슬기로운통계생활)

10+

난이도: 기초

시계열 분석 첫걸음 강의는 R 프로그래밍 언어와 fpp3 패키지를 사용하는 입문자를 대상으로 제작되었습니다.

🐬 수업을 들으면 이런 걸 할 수 있어요.

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fpp3 패키지를 사용하여 시계열 데이터를 다루는 방법을 배울 수 있습니다.

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시계열 데이터의 계절성을 체크할 수 있는 seasonal plot을 그리는 방법을 배울 수 있습니다.

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시계열 자료의 자기상관성을 체크하는 방법과 acf 계산 및 auto_plot() 함수 사용 방법을 배울 수 있습니다.

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시계열 데이터의 예측 모델링을 위한 5단계 과정을 배우고, 백색소음 모형과 랜덤워크 모형에 대해 이해할 수 있습니다.

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시계열 데이터의 정상성, 이동평균 모형, SNR 개념, 시계열 분해 및 ARIMA() 함수를 사용한 모델링 방법을 배울 수 있습니다.

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📕 수업에서는 이런 걸 배워요.

시계열 데이터의 시각화 및 분석 방법
시계열 예측 모델링을 위한 기본 개념
ARIMA() 함수를 사용한 예측 모델링 방법

👍 이런 분들이 수강하시면 좋아요.

데이터 분석을 공부하고 있는 학생들
시계열 데이터를 다루는 개발자
시계열 데이터 예측 모델링에 관심이 있는 데이터 분석가

✅ 필요한 선수 지식이에요.

R 언어의 기본 문법과 기초적인 데이터 분석 지식

이 강의로 통계를 데이터로 직접 다루어 보며 R언어를 익혀보세요!

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안녕하세요, 슬기로운 통계생활입니다. 유튜브 채널을 운영하고 있습니다. https://www.youtube.com/@statisticsplaybook

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시계열 분석 방법 및 모델

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