시계열 데이터와 연관성 분석의 이해와 활용까지, AI 분석 도구 Orange로 쉽고 빠른 완성!
코딩 없는 AI 데이터 분석 - Lv.7 시계열 분석과 연관 규칙 커리큘럼 특징
Orange를 활용해 시계열 데이터 및 연관성 분석의 개념과 활용법을 익히고 비즈니스 인사이트 도출 방안을 제시하는 핵심 강의입니다.
1. 시계열 데이터의 기본 개념 및 데이터의 특성 이해
시간 독립변수, 자기 상관성 등 시계열 데이터의 기본 특성을 설명하며, 이를 분석하는 과정에서 정상성과 비정상성 데이터에 대한 학습
2. 시계열 분해를 통한 데이터 패턴 분석
시계열 데이터를 구성하는 추세성, 계절성, 순환성, 백색소음 등의 요소를 분해하여 데이터를 체계적으로 분석하는 방법을 실습
3. 시계열 예측 모델의 기본 원리와 실습
자기 회귀 모델(AR), 이동 평균 모델(MA) 등의 시계열 예측 모델 학습 및 실무 적용 방안 실습
4. 벡터 자기 회귀(VAR) 및 ARIMA 모델 학습
VAR 모델을 통해 다변량 시계열 데이터를 분석하고, ARIMA 모델을 활용해 미래의 데이터 패턴을 예측하는 과정을 실습
5. 연관성 분석의 기본 개념 및 응용 사례 학습
Apriori 알고리즘의 기초부터 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 지표를 계산하는 방법을 학습
데이터를 제대로 활용하는 것이 이제는 필수적인 전략입니다.
지금 이 강의를 듣고 데이터를 활용해 당신의 비즈니스 경쟁력을 한 단계 높여보세요!
– 실무적 데이터 분석 기술을 강화하고자 하는 분
– 어려운 코딩 없이 데이터 분석 능력을 향상하고자 하는 분
– 시계열 데이터 및 연관성 분석을 실용적으로 활용하고자 하는 분
– 엑셀의 한계를 느끼고 더 간단한 고급 분석 도구를 원하는 분
– 취업 시장에서 자신만의 차별성을 강조하고 싶은 취준생
– IT 분야로 커리어 전환을 고려하는 직장인
데이터 분석, 더 이상 당신과 무관한 분야가 아닙니다.
코딩 기술 없이, 미래 데이터를 예측하고 효과적인 결과물을 도출해내고 싶다면 지금 바로 이 강의를 수강하세요.
STEP 1. 시계열 데이터의 기초부터 데이터의 흐름을 파악하는 방법 학습
시계열 데이터의 기본 개념과 중요 요소를 통해 체계적인 데이터 분석 방법 실습
STEP 2. 자기회귀 및 이동평균 모델을 활용한 예측 실습
다양한 예측 모델을 통해 시계열 데이터 시각화 및 미래 예측 역량 습득
STEP 3. 연관성 분석으로 데이터 간 숨겨진 관계를 발견하는 방법 학습
연관 분석 기법을 통해 데이터 간의 상관관계 파악하고 맞춤형 추천 시스템 구축의 중요한 기초 실습
STEP 4. 데이터 기반 예측 능력 및 이를 통한 의사결정 역량 강화
시계열 예측 및 연관 규칙 분석의 기본부터 활용법까지 익히고 이를 실무에 적용 가능하는 방법 공유
데이터는 비즈니스의 방향성을 설정하는데 매우 중요한 요소입니다.
데이터는 기술 자체가 아니라 기술을 통해 처리해야 하는 대상입니다.
데이터 분석 공부 미루고 계셨나요? 아직 늦지 않았습니다!
지금 데이터를 활용해서 더 좋은 기회를 잡아보세요.
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