1.1 데이터 사이언스란?1.1.1 데이터 사이언스의 정의데이터 사이언스(Data Science)는 데이터를 수집, 처리, 분석, 모델링하여 가치 있는 인사이트(통찰력)를 도출하고 의사 결정을 지원하는 학문이자 기술 분야이다.데이터 사이언스는 단순한 데이터 분석을 넘어 빅데이터, 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 등과 결합하여 더욱 정교한 의사 결정을 가능하게 한다. 현대 사회에서는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하고 활용하는 것이 중요해졌으며, 데이터 사이언스는 이를 최적화하는 데 핵심적인 역할을 한다.데이터 사이언스를 구성하는 주요 요소통계학(Statistics): 데이터를 요약하고 패턴을 분석하여 의미를 도출데이터 분석(Data Analysis): 데이터를 정리, 시각화, 해석하여 유용한 정보..

11.2 시계열 모델링 (Time Series Modeling)시계열 모델링은 시간에 따라 변하는 데이터를 분석하고 미래를 예측하는 기법이다.전통적인 통계 모델인 ARIMA, SARIMA와 딥러닝을 활용한 LSTM 모델이 대표적인 방법이다.이 장에서는 ARIMA, SARIMA 모델과 LSTM을 활용한 시계열 예측 기법을 다룬다.11.2.1 ARIMA 모델 (AutoRegressive Integrated Moving Average)1) ARIMA란?ARIMA(자기회귀 누적 이동 평균)는 시계열 데이터를 기반으로 미래 값을 예측하는 대표적인 통계적 모델이다.이 모델은 자기회귀(AR), 차분(I), 이동 평균(MA)의 조합으로 시계열 데이터를 분석한다.✅ ARIMA 모델 구성 요소AR (AutoRegressi..