일단위 데이터 분석 방법 소개 사이트

일 단위(Time-series daily) 데이터를 분석하는 방법을 잘 소개하는 대표적인 블로그나 사이트들은 다음과 같습니다. 이들은 통계 분석, 시계열 예측, 머신러닝 등을 포함하여 실무적으로 유용한 자료를 많이 제공합니다.

📘 1. Rob J Hyndman’s Blog – “Hyndsight”
• 주요 주제: 시계열 분석 (특히 Forecasting)
• 강점: ARIMA, ETS, Prophet 등 시계열 예측의 핵심 방법론 설명
• 특징: fpp3, forecast 패키지를 개발한 저명한 통계학자

📗 2. Towards Data Science – Medium 블로그
• 검색 키워드: “daily time series analysis”, “forecasting daily data”, “Prophet daily data”
• 강점: Python, R, Prophet, LSTM 등 실습 위주 설명
• 특징: 입문자부터 중급자까지 폭넓은 수준의 콘텐츠

📙 3. Analytics Vidhya
• 검색 키워드: “time series forecasting”, “daily demand forecasting”
• 강점: 실제 비즈니스 문제(수요예측, 매출 예측 등) 중심의 시계열 분석
• 특징: 튜토리얼 스타일로 실무 적용 예시 풍부

📕 4. Statistical Modeling, Causal Inference, and Social Science (by Andrew Gelman)
• 주요 주제: 베이지안 시계열, 통계 모델링
• 강점: 복잡한 데이터에 대한 깊이 있는 해석
• 특징: 고급 통계 분석에 관심 있는 분께 추천

📒 5. Facebook Engineering Blog – Prophet 관련
• 특징: Facebook에서 개발한 Prophet은 일 단위 데이터를 위한 시계열 예측 도구로 유명
• 강점: 계절성, 휴일 효과, 결측치 자동 보정 기능
• 실용적 사용 예: 일 단위 매출, 방문자 수, 수요 예측 등

🇰🇷 6. 국내 블로그 추천 (한국어)
• 데이터마켓 블로그 (https://blog.naver.com/datamarket)
• T아카데미 (SKT) 기술 블로그
• Dacon 블로그 (https://dacon.io/blog): 한국형 시계열 경진대회 및 실습 자료 풍부