# Forecasting: Principles and Practice

## 개요

**Forecasting: Principles and**(이하 F)는 예측 분석의 기에서 고급 기법까지를 체계적으로 다루는 대적인 데이터과학 서적 중 하나로, 특히 시계열 예측(Time Series Forecasting) 분야에서 널리 활용되는 오픈 액세스(Open Access) 교재입니다. 이 책은 실용적인 접근을 중심으로 이론과 실제 사례를 결합하여, 통계학, 경제학, 데이터 과학, 경영, 공학 등 다양한 분야의 연구자와 실무자들이 예측 기법을 효과적으로 이해하고 적용할 수 있도록 설계되었습니다.

FPP는 주로 R 프로그래밍 언어와 `forecast` 및 `fable` 패키지를 활용하여 예제를 제공하며, 독자가 직접 코드를 실행하고 결과를 검증할 수 있는 실습 중심의 학습 경험을 제공합니다. 또한, 전 세계 대학에서 수업 교재로 채택되고 있으며, 데이터과학 교육 자료로서 높은 신뢰도를 갖추고 있습니다.

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## 저자 정보

이 책의 주요 저자는 다음과 같습니다:

- **Rob J. Hyndman**: 호주 몬애쉬 대학교(Monash University)의 통계학 교수로, 시계열 분석 및 예측 분야의 세계적인 권위자입니다. `forecast` 패키지의 개발자이자 수많은 학술 논문의 저자로, 예측 정확도 평가, 지수평활법, ARIMA 모델 등에 대한 기여로 유명합니다.
- **George Athanasopoulos**: 또한 몬애쉬 대학교의 교수로, 경제 예측 및 계층적 시계열(Hierarchical Time Series) 분야에서 활발한 연구를 수행하고 있습니다.

두 저자는 함께 예측 이론과 실무의 융합을 추구하며, 이 책을 통해 학계와 산업계 간의 격차를 줄이려는 노력을 지속하고 있습니다.

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## 주요 내용 및 구성

FPP는 크게 다음과 같은 주제를 다루며, 각 장은 점진적인 난이도 상승 구조를 따릅니다.

### 1. 예측의 기초 (Introduction to Forecasting)

- 예측의 정의와 목적
- 예측 과정의 단계: 데이터 수집, 모델 선택, 예측 생성, 정확도 평가
- 예측의 불확실성과 신뢰구간
- 예측의 윤리적 고려사항

이 장은 예측이 왜 중요한지, 어떤 맥락에서 사용되는지를 설명하며, 독자에게 전반적인 틀을 제공합니다.

### 2. 시계열 데이터의 시각화와 탐색

- 시계열 구성요소: 추세(Trend), 계절성(Seasonality), 순환성(Cyclicity), 불규칙성(Irregularity)
- 시각화 기법: 시간 추세선, 계절 플롯, ACF(자기상관 함수) 플롯
- 데이터 전처리: 결측치 처리, 정규화, 차분

이 섹션은 데이터를 이해하는 데 필요한 기초적인 탐색적 데이터 분석(EDA) 기법을 강조합니다.

### 3. 예측 모델링 기법

#### 지수평활법 (Exponential Smoothing)

- 단순 지수평활(Simple Exponential Smoothing)
- Holt의 선형 추세 모델
- Holt-Winters 계절성 모델
- ETS(Error, Trend, Seasonality) 프레임워크

#### ARIMA 모델

- 자기회귀(AutoRegressive, AR), 이동평균(Moving Average, MA), 차분(Integrated, I)
- ACF와 PACF를 통한 모델 식별
- 모수 추정과 진단 검토
- 계절성 ARIMA(SARIMA)

#### 회귀분석을 활용한 예측

- 외생 변수를 포함한 회귀 모델
- 더미 변수를 통한 계절성 처리
- 예측 인과관계의 해석 주의점

#### 고급 기법

- 계층적 및 그룹화된 시계열 예측
- 기계학습 기반 예측 (예: 랜덤 포레스트, XGBoost와의 비교)
- 예측 정확도 평가 지표: MAE, RMSE, MASE, MAPE

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## 활용 도구 및 코드 예시

FPP는 R 언어를 중심으로 실습을 제공합니다. 예를 들어, 단순 지수평활을 수행하는 코드는 다음과 같습니다:

```r
library(forecast)
fit <- ets(USAccDeaths, model = "ANN")
forecast(fit, h = 24) %>% autoplot()
```

또한, 책의 공식 웹사이트([https://otexts.com/fpp3/](https://otexts.com/fpp3/))에서는 각 장별 R 코드, 데이터셋, 연습문제 해답 등을 무료로 제공하여 독자가 자율 학습을 할 수 있도록 지원합니다.

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## 버전 및 출판 정보

- **1판 (FPP1)**: 2010년 출간, `forecast` 패키지 기반
- **2판 (FPP2)**: 2018년 출간, ARIMA 및 시계열 분해 기법 강화
- **3판 (FPP3)**: 2021년 출간, `tidyverts` 생태계 (`fable`, `tsibble`, `feasts`) 기반으로 완전히 리팩토링됨

최신 버전(FPP3)은 tidyverse 스타일의 데이터 처리 방식을 채택하여, 데이터 과학자들이 익숙한 워크플로우를 따르고 있습니다.

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## 교육 및 연구에서의 활용

FPP는 전 세계 수많은 대학의 통계학, 경영학, 데이터 과학 과정에서 교재로 사용되고 있습니다. 특히 다음과 같은 점에서 높은 평가를 받고 있습니다:

- 오픈 액세스로 누구나 무료로 접근 가능
- 실습 중심의 예제와 데이터 제공
- 최신 연구 동향 반영 (예: M-Competition 결과 기반 평가 기준)
- 다양한 산업 사례 (소매, 에너지, 금융 등)

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## 관련 참고 자료

- 공식 웹사이트: [https://otexts.com/fpp3/](https://otexts.com/fpp3/)
- GitHub 저장소: [https://github.com/robjhyndman/fpp3](https://github.com/robjhyndman/fpp3)
- 저자 블로그: [https://robjhyndman.com/](https://robjhyndman.com/)
- 관련 패키지 문서: `fable`, `tsibble`, `feasts`, `fabletools`

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## 결론

*Forecasting: Principles and Practice*는 데이터과학 분야에서 시계열 예측을 배우고자 하는 모든 이에게 권장되는 필수 참고서입니다. 이론적 깊이와 실용성의 균형을 잘 유지하고 있으며, 오픈 소스 생태계와의 긴밀한 연계를 통해 지속적으로 발전하고 있습니다. 특히, 예측 모델을 실제 비즈니스 문제에 적용하려는 실무자들에게 매우 유용한 자료로 평가받고 있습니다.