AutoRegressive Integrated Moving Average
ARIMA 모델은 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 데 사용되는 통계적 방법이에요. 이 모델은 자기회귀(AR), 차분(I), 이동평균(MA) 요소를 결합해요. 일반적으로 데이터가 안정적일 때 효과적이에요.
Time Series Analysis
시계열 분석
5개 레벨
시간에 따른 데이터 변화를 분석하는 기법이에요. 패턴, 추세, 주기를 파악하여 미래 예측에 활용해요. 주로 경제, 기후, 주식 시장 데이터에 사용돼요.
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5개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
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5개 레벨
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하위주제 (12)
Autocorrelation
데이터의 자기 상관 관계를 분석하는 기법이에요. 과거 데이터와 현재 데이터 간의 관계를 파악할 수 있어요. 이를 통해 미래 값을 예측하는 데 도움을 줄 수 있어요.
Cointegration
장기적인 균형 관계가 있는 시계열 변수들 간의 상관관계를 분석하는 방법이에요. 이를 통해 비정상적인 시계열 데이터의 관계를 정량적으로 평가할 수 있어요. 주로 경제학에서 많이 활용되고 있어요.
Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity
이 모델은 시계열 데이터의 변동성을 분석하는 방법이에요. 과거의 오차와 조건부 분산을 사용해 미래의 변동성을 예측해요. 금융 데이터와 같이 이분산성을 띠는 경우에 주로 활용되요.
Gradient Boosting
이 방법은 약한 학습기를 순차적으로 결합해 강력한 예측 모델을 만드는 기법이에요. 각 단계에서 이전 모델의 오차를 줄이도록 교육해요. 결과적으로 높은 예측 정확도를 가져오게 되죠.
Long Short-Term Memory
기억과 학습을 통해 시퀀스 데이터를 처리하는 네트워크에요. 긴 시퀀스에서도 정보를 잃지 않도록 설계되어 있어요. 자연어 처리 및 시간 순서 데이터 분석에 유용해요.
이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고
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