데이터 분석에 들어가는 데이터는 무척 많다. 일반적인 숫자나 문자도 있지만 이미지나 음성 같은 데이터를 넣어서 분석하는 경우도 있다. 하지만 가장 많이 분석하는 데이터 중 하나는 계속 기록되는 데이터일 것이다. 이렇게 시간에 따라서 계속 측정되는 데이터를 흔히 시계열 데이터라고 하는데, 여러 기업에서 이 시계열 데이터를 활용해서 고객의 수요를 예측하는데 많이 사용하고 있기에 이런 시계열 분석을 요하는 직군이 종종 많이 공고로 올라오기도 한다.
하지만 시계열을 일반데이터와는 다른 고유한 특성을 지니고 분석에 어려운 부분이 있거나 고려할 사항이 있기에 제대로 배울 책이 필요하다고 느껴지는데, 이 책이 그 좋은 답중 하나라고 느껴지는 것 같다.
이 책은 그야말로 시계열 분석의 모든 것을 다 담고 있다. 단순하게 시계열 분석시 고려해야할 전처리에 시긱화 방법, 선정할수 있는 모델 종류 등 시계열 데이터를 분석하는데 사용할 수 있는 여러 선택지들을 과정별로 하나씩 설명하고 있는 것을 볼 수 있었다.
제일 눈에 띄는 것은 사용하는 모델의 종류와 관련된 부분이었다. 최근 트렌드에 따라 머신러닝, 딥러닝 모델이 주가 되리라 예상했지만, 이 책은 그 두 모델 외에도 통계모델도 자세히 다루고 있는게 눈에 띄었다. 얼핏 보면 통계모델이 효과가 있을거라 생각하지만, 경우에 따라서는 시계열 모델에 적합하도록 회귀변수의 값들이 조정될수 있기에 오히려 인공지능 모델과 더 잘 나올수 있다는 것을 경험해본 적이 있기에 이렇게 통계모델에 대해서도 자세히 설명하고 있다는 것은 무척 높게 평가할 부분이라고 느껴졌다.
그 외에도 후반부에는 실제 데이터셋을 가지고 시계열 분석을 실행하는 것도 나오기에 시계열 데이터 분석을 하는 사람들에게는 무척 도움이 되는 책이라고 생각을 한다. 이번기회에 이 책을 통해 제대로 시계열데이터 분석을 배워서 분석 스킬을 늘려볼까 싶다.