Orange를 활용한 코딩 없는 AI 데이터 분석 – Lv.7 시계열 분석과 연관 규칙
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00. 교재 다운로드
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01. 학습 내용 안내
0101 학습 내용 안내
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02. 시계열 데이터의 이해
0201 내년에 제품B는 몇 개 팔릴까- CAGR
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0202 시계열 데이터의 특징- 시간독립변수와 자기상관성
0203 시계열 분해- 추세성, 계절성, 순환성, 백색소음
0204 시계열 정상성과 비정상성, 그리고 차분
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03. 시계열 데이터 분석 모델
0301 시계열 분석 모델의 유형- AR과 MA
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0302 이동평균법을 활용한 시계열 분석
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04. 예측적 시계열 분석과 모델 평가
0401 벡터 자기회귀 모델을 활용한 시계열 분석
0402 벡터 자기회귀 모델을 활용한 시계열 분석 – 실습
0403 ARIMA 모델과 시계열 예측 능력 평가
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05. 연관성 분석의 이해와 활용
0501 연관성 분석의 이해
0502 Apriori 알고리즘과 장바구니 분석
0503 연관 규칙 분석을 활용한 맞춤형 추천 시스템
0201 내년에 제품B는 몇 개 팔릴까- CAGR
03 02. 시계열 데이터의 이해
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