[파이썬] 공학 및 과학 응용에서의 시계열 분석

04 Sep 2023

python

시계열 분석(Time Series Analysis)은 시간에 따라 변화하는 데이터 패턴을 분석하고 예측하기 위한 분석 방법입니다. 이는 공학 및 과학 분야에서 매우 중요한 요소로 사용됩니다.

Python은 시계열 데이터 분석을 위한 다양한 라이브러리와 도구를 제공하며, 데이터 시각화, 모델링, 예측 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

시계열 데이터 불러오기

시계열 데이터 분석의 첫 번째 단계는 데이터를 불러오는 것입니다. Python의 Pandas 라이브러리는 다양한 데이터 형식을 처리할 수 있으며, 시계열 데이터를 쉽게 처리할 수 있는 기능을 제공합니다.

import pandas as pd

# CSV 파일로부터 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('data.csv')

# DateTime 형식으로 변환하기
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])

# 인덱스 설정하기
data.set_index('Date', inplace=True)

# 데이터 확인하기
print(data.head())

데이터 시각화

데이터를 시각화하는 것은 시계열 데이터 분석의 중요한 부분입니다. Python의 Matplotlib 라이브러리는 데이터를 그래프로 그리는 데 사용됩니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 시계열 데이터 그래프 그리기
plt.plot(data.index, data['Value'])

# 그래프 축 레이블 설정하기
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')

# 그래프 타이틀 설정하기
plt.title('Time Series Data')

# 그래프 표시하기
plt.show()

시계열 분석 기법

시계열 데이터를 분석하기 위해 다양한 통계적 모델과 알고리즘이 사용됩니다. 다음은 Python의 Statsmodels 라이브러리를 사용하여 시계열 분석을 수행하는 예입니다.

import statsmodels.api as sm

# ARIMA 모델 적용하기
model = sm.tsa.ARIMA(data['Value'], order=(1, 1, 1))
result = model.fit()

# 모델 결과 출력하기
print(result.summary())

# 모델 예측하기
predictions = result.predict(start='2022-01-01', end='2022-12-31')

# 예측 결과 시각화하기
plt.plot(predictions.index, predictions)
plt.show()

결론

Python을 사용하면 공학 및 과학 응용에서 시계열 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 데이터 불러오기, 시각화, 모델링, 예측 등의 다양한 작업을 위해 Pandas, Matplotlib, Statsmodels 등의 라이브러리와 도구를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 효과적인 시계열 분석을 수행하여 데이터에 내포된 패턴과 정보를 파악할 수 있습니다.