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교육, 고용, 코로나 데이터를 활용한 시계열 프로젝트 | 2022 세종도서 학술부문
이기준 저자(글)
제이펍 · 2021년 07월 15일
10.0 (11개의 리뷰)
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책 소개

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복잡한 수학 공식 없이 코드 위주의 설명과 실제 데이터를 통해 배우는 시계열 데이터와 알고리즘!
20여 년간 우리나라의 교육통계 데이터를 다뤄온 저자가 꼼꼼하게 안내하는 시계열 데이터 입문서!
이 책은 시계열 데이터 분석을 시작하기를 원하는 분들이나 실무에서 시계열 데이터를 사용하는 직장인을 위해서 어려운 수학 공식에 대한 이해 없이도 시계열 데이터를 어떻게 읽어 들이고, 어떻게 그루핑하고, 어떻게 합계와 평균을 낼 것이며, 어떻게 플롯을 만들고, 어떻게 예측 모델과 미래 데이터를 만들 것인가에 대한 코드 위주의 설명으로 시계열 데이터를 다룬다.

작가정보

저자(글) 이기준

한국항공대학교에서 컴퓨터공학으로 박사 학위를 받았다. 1999년에 한국교육개발원 교육통계실에 입사하여 유/초/중/고등 교육기관의 교육통계, 고등 교육기관의 취업통계에 대한 DB, 조사, 서비스 시스템을 개발 및 관리하였고, 한국교육개발원 전산실을 거쳐 미국 보이시 주립대학교(Boise State University) 교육공학과에서 초청연구원으로 연수하였다. 교육통계센터 통계기획팀장, 취업통계조사팀장, 국가교육통계연구본부장을 역임하며 교육통계 데이터를 활용한 분석 연구를 수행하기도 했다.
국가교육통계 조사, 관리, 분석, 서비스 시스템의 기획, 개발, 운영, 관리 실무부터 총괄 책임까지 전 분야를 수행했고, 현재 한국교육개발원 교육통계센터소장으로 근무 중이다. 이 외에 대통령 직속 4차산업혁명위원회 자문위원, 교육부 인공지능 교육정책 자문위원, 교육부 청년취업정책 자문위원, 통계청 통계분류 자문위원, 2018 평창동계올림픽 IT 자문위원 등으로 활동하기도 했다.

목차

  • 1장 시계열 데이터 1
    1.1 시계열 데이터란? 3
    1.2 시계열 데이터의 특성 5
    1.2.1 시간 독립변수 5
    1.2.2 자기상관 관계 6
    1.2.3 추세 경향성 7
    1.2.4 계절성, 순환성 8
    1.2.5 불확실성 9

    2장 시계열 데이터 객체 11
    2.1 날짜/시간 데이터 클래스 12
    2.1.1 date 클래스 12
    2.1.2 POSIXct, POSIXlt 클래스 13
    2.1.3 yearmon, yearqtr 클래스 15
    2.1.4 날짜, 시간 포맷 16
    2.2 시계열 데이터 객체 17
    2.2.1 ts 17
    2.2.2 xts 18
    2.2.3 tsibble 20
    2.3 시계열 데이터 import 22
    2.3.1 엑셀 파일 23
    2.3.2 CSV 파일 25
    2.3.3 추가 실습 데이터 생성 26

    3장 시계열 시각화 31
    3.1 data.frame: ggplot2 패키지 32
    3.2 xts: xts 패키지 41
    3.3 ts: forecast 패키지 46
    3.4 tsibble: feasts 패키지 50
    3.5 data.frame: timetk 패키지 54

    4장 시계열 데이터 처리 59
    4.1 오늘 며칠일까?: 시간 정보 추출 60
    4.2 며칠 지났을까?: 시간 기간 연산 61
    4.3 이번 주 마지막 날은 며칠일까?: 시간 반올림 65
    4.4 주간, 월간 데이터 합계, 평균은?: 시간 그루핑 66
    4.5 주식 시가, 고가, 저가, 종가는 어떻게 구할까?: OHLC 78
    4.6 3일 평균, 5일 합계는?: 시간 롤링 79
    4.7 지난 달 데이터는?: 필터링 83
    4.8 월별, 분기별, 연별 증감량 88
    4.9 월 비중 백분율, 연 비중 백분율 92
    4.10 월별, 분기별, 연별 누적 합계 96
    4.11 동월별, 동분기별, 동년별 플롯 100

    5장 시계열 forecasting Part I - 기초 개념 107
    5.1 정상성, 비정상성 109
    5.2 지연과 차분 111
    5.3 ACF와 PACF 116
    5.4 적합값과 잔차 123
    5.5 백색잡음 124
    5.6 시계열 분해 127
    5.7 정상성 테스트 131
    5.8 계절성 검정 133

    6장 시계열 forecasting Part II - 시계열 예측 모델 137
    6.1 평균 모델 139
    6.2 단순 모델 142
    6.3 계절성 단순 모델 146
    6.4 랜덤워크 모델 148
    6.5 회귀 모델 160
    6.5.1 forecast::tslm 161
    6.5.2 timetk::plot_time_series_regression 167
    6.6 지수 평활 모델 170
    6.6.1 단순 지수 평활 모델 170
    6.6.2 홀트 모델 176
    6.6.3 홀트 윈터 모델 182
    6.6.4 ETS 모델 183
    6.7 ARIMA 모델 188
    6.7.1 자기회귀 모델 189
    6.7.2 이동평균 모델 193
    6.7.3 ARIMA 모델 결정 198
    6.7.4 Seasonal ARIMA 모델 208
    6.8 TBATS 모델 219
    6.9 prophet 모델 221
    6.10 신경망 모델 226

    7장 시계열 forecasting Part III - 시계열 분석 프레임워크 229
    7.1 성능 분석 지수 230
    7.1.1 MAE 230
    7.1.2 RMSE 231
    7.1.3 MPE 232
    7.1.4 MAPE 233
    7.2 fable 프레임워크 234
    7.2.1 미래 학생수 예측 235
    7.2.2 미래 취업자수 예측 239
    7.2.3 미래 코로나 확진자수 예측 242
    7.3 modeltime 프레임워크 246
    7.3.1 미래 학생수 예측 248
    7.3.2 미래 취업자수 예측 255
    7.3.3 미래 코로나 확진자수 예측 259

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추천사

  • 이 책은 그동안 어렵게만 여겨지던 시계열 데이터를 개념 위주로 설명하여 보다 쉽게 접근했다는 데 큰 의의가 있습니다. 특히 생활 속에서 실제로 얻을 수 있는 우리나라의 최신 데이터를 예제로 다루었기 때문에 데이터가 우리가 살고 있는 세상을 어떻게 보여 주는지를 확인해 볼 수 있다는 점에서 더 큰 의의가 있습니다.
    또한, 저자가 20여 년간 우리나라의 교육통계 데이터를 다뤄 오면서 겪었던 다양한 실무에서의 경험을 이 책에서 자세히 설명하고 있어 시계열 데이터 분석을 시작하는 초보자들이 겪을 수 있는 다양한 문제에 대해서도 많은 참고가 될 것으로 생각됩니다.

  • 시계열 데이터의 생성부터 처리, 분석, 예측까지를 모두 담은 이 책은 지난 20여 년간 우리나라 교육 통계 시스템과 분석의 시작부터 현재까지를 구축한 저자의 실무 경험이 반영되어 있습니다. 이 책은 시계열 데이터 분석을 원하는 분석가나 미래의 분석가를 희망하는 학생들에게 필독서로서 매우 큰 도움이 될 것입니다.

  • 시계열 데이터 분석은 매우 어려운 분석 분야였습니다. 시간을 다루는 방법도 어렵고, 경영경제 분야에서 많이 사용하는 시계열 데이터 모델링과 예측 알고리즘들은 대부분 수학적 기초가 있어야 가능했기 때문에 다루기가 쉽지 않고 분석가도 많지 않습니다. 하지만 이 책을 통해 시간을 다루는 방법, 시계열 데이터를 처리하는 방법을 충실히 배울 수 있고, 특히 수학식 하나 없이 시계열 데이터 예측 알고리즘을 사용할 수 있다는 점에서 이제는 시계열 데이터를 보다 쉽게 다룰 수 있을 것입니다. 이 책은 시계열 데이터 분석과 예측의 대중화에 기여하게 될 것입니다.

  • 이 책은 실제 우리나라 데이터의 시계열 분석을 통해 데이터 분석이 왜 필요한지, 예측을 왜 해야 하는지에 대해 다시 한번 생각해 보게 합니다.
    이 책은 단순한 데이터 분석 코드의 차원을 넘어 빅데이터를 활용할 수 있는 데이터 사이언스 학문과 산업이 왜 존재해야 하는지에 대한 분명한 이유를 설명하는 중요한 역할을 할 것으로 기대합니다.

책 속으로

시간적 변화에 따라 발생하는 데이터의 변화량을 파악하여 응용하는 경우가 많은데, 특히 경제지표 예측, 상품 수요 예측, 관광객 수요 예측, 전기 수요 예측 등과 같이 경제, 경영 분야뿐만 아니라 많은 산업에서 사용된다. 이처럼 시계열 데이터는 과거의 데이터 패턴이 유사하게 지속된다는 가정하에 미래 특정한 기간의 데이터 흐름을 분석하기 위해 사용된다. 특히 시간적 변화에 따른 미래의 결과를 예측하는 것은 정부의 정책을 수립하거나 기업에서 비즈니스 전략을 수립하는 과정에서 많이 사용되고 있기 때문에 시계열 데이터에 대한 중요성이 매우 높다. _2p

시계열 데이터는 일반적으로 가로축(X축)에 시간 인덱스가 위치하고, 세로축(Y축)에 값이 표현되는 선 플롯이 많이 사용된다. 선 플롯은 시간의 흐름에 따라 발생하는 추세trend, 계절성seasonality 등의 시계열 데이터의 특성을 표현하고 파악하는 데 효율적이다. 시계열 데이터 분석에는 시계열 데이터의 직접적인 선 플롯 외에도 자기상관 함수autocorrelation function, ACF, 편자기상관함수partial autocorrelation function, PACF 등의 다양한 플롯들이 사용된다. 이 장에서는 data.frame, ts, xts, tsibble 등 시계열 객체별로 시각화 방법을 설명한다. _32p

심지어는 우리 몸속에서도 비정상 시계열 데이터가 발생되고 있다. 우리 몸속에서 발생되는 비정상성 시계열 데이터는 우리 심장의 박동수다. 심장 박동은 1분에 60~100회라고 한다. 이는 사람마다 다르지만 중요한 것은 지속해서 일정한 박동수가 유지되는 것이다. 따라서 심장 박동의 플롯은 일정한 주기를 반복해서 나타나야 한다. 그렇지 않고 정상성 시계열 데이터로 나타난다면? 정상성 시계열이라고 정상이 아니다. 빨리 병원에 가야 한다. _109p

최근의 머신러닝 모델 선택의 추세는 머신러닝 프레임워크 위에서 동일한 인터페이스로 여러 모델을 동시에 만들고, 이에 대한 성능 분석 테이블을 만들어서 비교하는 방법을 사용한다. 이러한 흐름은 시계열 모델링에서도 해당되는데 시계열 분석 전용 프레임워크들이 속속 소개되고 있다. 이번 장에서는 시계열 분석 전용 프레임워크인 fable과 modeltime으로 여러 시계열 모델을 생성하고 분석하는 방법을 소개하고자 한다. _230p

출판사 서평

20년 경력의 교육통계 전문가가 실생활 예제로 꼼꼼하게 안내하는 시계열 데이터 입문서! 복잡한 수학 공식 없이 코드 위주의 설명과 실제 데이터를 통해 배우는 시계열 데이터와 알고리즘!

이 책은 시계열 데이터 분석을 시작하기를 원하는 분들이나 실무에서 시계열 데이터를 사용하는 직장인을 위해서 어려운 수학 공식에 대한 이해 없이도 시계열 데이터를 어떻게 읽어 들이고, 어떻게 그루핑하고, 어떻게 합계와 평균을 낼 것이며, 어떻게 플롯을 만들고, 어떻게 예측 모델과 미래 데이터를 만들 것인가에 대한 코드 위주의 설명으로 시계열 데이터를 다룬다.

이 책의 특징 및 구성
■우리 주변에서 쉽게 얻을 수 있는 실제 데이터를 사용한다.
■우리나라의 최신 데이터를 이용하여 시계열 분석을 직접 수행하면서 분석 방법을 익힌다.
■연별, 월별, 일별 데이터로 실습 데이터를 세분화하여 실무에 바로 적용할 수 있다.
■복잡한 수식을 사용하지 않는 대신, 쉬운 개념 설명과 함께 R로 구현하며 이해한다.
■시계열 분석 워크플로인 문제 파악 → 데이터 생성 → 리포팅을 위한 데이터 시각화와 데이터 핸들링 → 시계열 모델링 → 성능 분석의 형태로 구성되어 따라 하며 프로젝트를 완성할 수 있다.
■데이터 분석가들이 많이 사용하는 R로 코드 작성을 해서 시계열 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 하였다.
■지루한 텍스트 위주의 원리와 이론 설명이 아니라 실무에서 바로 적용해서 사용할 수 있는 코드와 그래프로 예시를 들어 각각의 분석을 쉽고 재미있게 설명한다.
■지수평활화, ARIMA 등 기본적인 시계열 처리 기법 외에도 신경망과 Prophet 같은 최신 시계열 모델, fable과 modeltime 같은 시계열 전용 프레임워크를 검증된 최근 레퍼런스와 함께 소개한다.

이 책의 대상 독자
■시계열 데이터를 활용하고자 하는 데이터 분석가
■시계열 데이터를 활용하여 보고서를 작성하고 시각화를 해야 하는 학생, 직장인 등

기본정보

상품정보
ISBN 9791191600155 ( 1191600157 )
발행(출시)일자 2021년 07월 15일
쪽수 284쪽
크기
189 * 245 * 20 mm / 628 g
총권수 1권

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음반/DVD 바로드림시 유의사항

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  • 사은품(포스터,엽서 등)은 증정되지 않습니다.
  • 커버이미지 랜덤발매 음반은 버전 선택이 불가합니다.
  • 광화문점,강남점,대구점,영등포점,잠실점은 [직접 찾아 바로드림존 가기], [바로드림존에서 받기] 로 주문시 음반 코너에서 수령확인이 가능합니다
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  • 각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

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  • 안내되는 재고수량은 서비스 운영 목적에 따라 상이할 수 있으므로 해당 매장에 문의해주시기 바랍니다.
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취소/교환/반품 안내

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  • 취소된 금액은 결제수단의 승인취소 및 예치금으로 전환됩니다.
  • 교환/반품은 수령하신 매장에서만 가능합니다.

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  1. STEP 01
    픽업박스에서 찾기 주문
  2. STEP 02
    도서준비완료 후 휴대폰으로 인증번호 전송
  3. STEP 03
    매장 방문하여 픽업박스에서 인증번호 입력 후 도서 픽업
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도서 소득공제 안내

  • 도서 소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
    • 현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
    • 분철신청시 발생되는 분철비용

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실전에서 바로 쓰는 시계열 데이터 처리와 분석 in R
교육, 고용, 코로나 데이터를 활용한 시계열 프로젝트 | 2022 세종도서 학술부문
한달 후 리뷰
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작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 올해 주식 투자를 시작했다. 아무것도 모르고 초심자의 행운으로 분유값 정도를 벌고 나니, 조금 더 공부해보고 싶어져서 『초격차 투자법』을 구매했다.
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
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이 구매자의 첫 리뷰 보기
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하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까 예견해 본다. 책한권으로 등의 근육들이 오그라진 느낌에 아직도 느껴진다. 하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이 처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까..
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
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