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미래를 예언할 수는 없지만, 예측 모델을 구현해 볼 수는 있습니다. Prophet은 Python과 R 개발자가 확장 가능한 시계열 예측을 구축할 수 있는 강력한 오픈 소스 도구입니다. Prophet은 파라미터 튜닝이나 최적화 과정 없이도 고품질의 결과를 내도록 설계되었습니다. 그리고 조금만 배워도 누구나 직관적으로 모델을 조정해서 분석 결과를 획기적으로 향상할 수 있습니다.
이 책에서는 예측 모델부터 Prophet의 내부 작동 방식까지 단계적으로 다루어 Prophet의 최첨단 예측 기법을 구현할 수 있습니다. 다양한 주제의 원시 데이터를 바탕으로 온전히 작동하는 모델 예시를 제공하여 짧은 코드로 더 높은 정확도의 미래 데이터를 모델링하는 데 필요한 지식을 갖추도록 도와줍니다. 이 단계를 잘 따라 온다면 메타의 고도로 숙련된 엔지니어들만큼 Prophet을 잘 활용할 수 있을 것입니다.

PART 01 Prophet으로 시작하기
__01. 시계열 예측 발전사
____01-1 시계열 예측 개요
__1.1.1 종속 데이터 문제
____01-2 이동평균과 지수평활법
____01-3 자기회귀누적이동평균(ARIMA)
____01-4 ARCH/GARCH
____01-5 신경망
____01-6 Prophet
____01-7 최근 발전 현황
__1.7.1 NeuralProphet
__1.7.2 구글의 “견고한 대규모 시계열 예측”
__1.7.3 링크드인의 SilverKite/GreyKite
__1.7.4 우버의 Orbit
__02. Prophet 시작
____02-1 코랩 노트북 파일 다운로드
____02-2 간단한 Prophet 모델 구축
____02-3 예측 데이터프레임 해석
____02-4 구성 요소 플롯의 이해
__03. Prophet 작동 방식
____03-1 페이스북이 Prophet을 구축한 동기
____03-2 analyst-in-the-loop 예측
____03-3 Prophet 수식
__3.4.1 선형 성장
__3.4.2 로지스틱 성장
__3.4.3 계절성
__3.4.4 공휴일
PART 02 계절성, 튜닝, 고급 기능
__04. 일별 기준이 아닌 데이터 처리
____04-1 월별 데이터 사용
____04-2 하루보다 짧은 주기의 데이터 사용
____04-3 규칙적인 누락 구간을 가진 데이터 사용
__05. 계절성 처리
____05-1 가산형 vs 곱셈형 계절성
____05-2 푸리에 차수로 계절성 조절
____05-3 커스텀 계절성 추가
____05-4 조건부 계절성 추가
____05-5 계절성 규제
__5.5.1 전역적 계절성 규제
__5.5.2 국소적 계절성 규제
__06. 공휴일 효과 예측
____06-1 기본 국가 공휴일 추가
____06-2 기본 지자체(주/도) 공휴일 추가
____06-3 커스텀 공휴일 생성
____06-4 연휴 생성
____06-5 공휴일 규제
__6.5.1 전역적 공휴일 규제
__6.5.2 개별 공휴일 규제
__07. 성장 모드 조절
____07-1 선형 성장 적용
____07-2 로지스틱 함수
____07-3 포화 예측 로지스틱 성장 적용
__7.3.1 증가하는 로지스틱 성장
__7.3.2 변동하는 상한 cap
__7.3.3 감소하는 로지스틱 성장
____07-4 플랫 성장 적용
____07-5 커스텀 추세 생성
__08. 추세 변경점 조절
____08-1 추세 변경점 자동 탐지
__8.1.1 기본(디폴트) 변경점 탐지
____08-2 변경점 규제
____08-3 커스텀 변경점 위치 설정
__09. 설명 변수 추가
____09-1 이진값 변수 추가
____09-2 연속형 변수 추가
____09-3 계수의 해석
__10. 이상값과 특별 이벤트
____10-1 계절성 변동을 초래하는 이상값 수정
____10-2 넓은 불확실성 구간을 초래하는 이상값 수정
____10-3 이상값 자동 탐지
__10.3.1 윈저화
__10.3.2 표준편차
__10.3.3 이동평균
__10.3.4 오차의 표준편차
____10-4 이상값을 특별 이벤트로 모델링
____10-5 COVID-19 봉쇄 충격 모델링
__11. 불확실성 구간 처리
____11-1 추세 불확실성 모델링
____11-2 계절성 불확실성 모델링
PART 03 진단과 평가
__12. 교차 검증 실행
____12-1 k-폴드 교차 검증
____12-2 순방향 연쇄 교차 검증
____12-3 Prophet 교차 검증 데이터프레임 생성
____12-4 병렬 교차 검증
__13. 성능 지표 평가
____13-1 Prophet 지표의 이해
__13.1.1 MSE
__13.1.2 RMSE
__13.1.3 MAE
__13.1.4 MAPE
__13.1.5 MdAPE
__13.1.6 SMAPE
__13.1.7 커버리지
__13.1.8 최적 지표 선정
____13-2 Prophet 성능 지표 데이터프레임 생성
____13-3 불규칙한 컷오프 처리
____13-4 그리드 서치로 하이퍼파라미터 튜닝
__14. Prophet 제품화
____14-1 모델 저장하기
____14-2 적합 모델 업데이트