계절성은 데이터에서 주기적인 패턴을 나타내는 중요한 요소입니다. 계절성 분석은 시계열 데이터에서 계절성 패턴을 식별하고 예측하는데 도움을 주는 기술입니다. 이번 포스트에서는 Python의 statsmodels 패키지를 사용하여 계절성 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
statsmodels 패키지 소개
statsmodels는 통계모델링을 위한 Python 패키지입니다. ARIMA, 회귀분석, 시계열 분석 등 다양한 통계 모델링 기법을 제공하며, 계절성 분석도 그 중 하나입니다. statsmodels는 강력한 통계 기능과 통계 모델링에 필요한 다양한 도구들을 제공하여 데이터 분석가들이 효과적으로 모델을 구축하고 결과를 해석할 수 있도록 지원합니다.
계절성 분석 방법
계절성 분석을 수행하기 위해서는 다음과 같은 단계를 따를 수 있습니다:
- 데이터의 시각화: 시계열 데이터를 시각화하여 계절성 패턴을 확인합니다.
- 정상성 검정: 시계열 데이터가 정상 시계열인지 확인합니다. 정상성을 만족하지 않는 경우 추세를 제거합니다.
- 계절성 모델 선택: 분석한 데이터에 가장 적합한 계절성 모델을 선택합니다. ARIMA 모델, STL 분해 등을 활용할 수 있습니다.
- 모델 피팅: 선택된 모델을 데이터에 맞춰 피팅합니다.
- 모델 평가: 피팅된 모델의 성능을 평가하고 예측 결과를 확인합니다.
statsmodels를 활용한 계절성 분석 예제 코드
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
# 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')
# 데이터 시각화
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Seasonal Data')
plt.show()
# 정상성 검정
res = sm.tsa.stattools.adfuller(data)
print('ADF Statistic:', res[0])
print('p-value:', res[1])
# 계절성 모델 선택
model = sm.tsa.seasonal_decompose(data, model='additive')
# 모델 피팅
fitted_model = model.fit()
# 모델 평가
predicted = fitted_model.predict(start='2021-01-01', end='2021-12-31')
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data, label='Actual')
plt.plot(predicted, label='Predicted')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Seasonal Analysis')
plt.legend()
plt.show()
위 예제 코드는 statsmodels를 사용하여 계절성 분석을 수행하는 기본적인 예제입니다. data.csv 파일로부터 데이터를 로드한 후, 시각화를 통해 계절성 패턴을 확인합니다. 다음으로 정상성 검정을 수행하여 시계열 데이터가 정상 시계열인지 확인합니다. 그 후 계절성 모델을 선택하고 데이터에 모델을 피팅시킵니다. 최종적으로 모델의 성능을 평가하고 예측 결과를 확인합니다.
마치며
statsmodels 패키지를 사용하여 계절성 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. 계절성 분석은 시계열 데이터에서 중요한 패턴을 발견하고 예측하는데 도움이 되는 기법입니다. statsmodels를 통해 이러한 분석을 손쉽게 수행할 수 있으며, 데이터 분석가들에게 유용한 도구가 될 것입니다.