시계열 데이터는 일련의 시간순으로 정렬된 데이터로, 예를 들어 주식 가격, 날씨 데이터, 웹 트래픽 등 다양한 도메인에서 발생할 수 있습니다. 시계열 데이터의 분석은 많은 도메인에서 중요한 문제이며, 이를 위해서는 데이터를 효과적으로 표현하고 이해하기 위한 기법들이 필요합니다.

임베딩은 시계열 데이터를 고차원 벡터로 변환하는 기술로, 시계열 데이터 속에 내재된 패턴과 상관관계를 포착하는 데 사용됩니다. 한편, Gensim은 Python에서 자연어 처리를 위한 라이브러리로 널리 사용되며, 토픽 모델링 및 임베딩 기능도 제공합니다.

이제 Gensim을 사용하여 시계열 데이터를 임베딩하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 로딩

시작하기 전에 재미있는 시계열 데이터 세트를 준비해야 합니다. 예를 들어, 주식 가격 데이터를 사용해보겠습니다. 데이터는 CSV 파일로 제공되며, 다음과 같은 형식을 갖추고 있습니다:

Date,Open,High,Low,Close,Volume
2000-01-03,113.56,113.56,103.87,111.94,26614200
2000-01-04,108.25,110.62,101.19,102.5,27059500
2000-01-05,103.75,110.56,103,104,15943000
...

이러한 형식의 데이터를 pandas 라이브러리를 사용하여 로드합니다:

import pandas as pd

# CSV 파일 로드
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 필요한 컬럼만 선택
data = df['Close'].values.tolist()

데이터 전처리

데이터를 로드했다면, 이제 Gensim이 사용할 수 있는 형식으로 데이터를 전처리해야 합니다. 시계열 데이터의 경우, 일반적으로 슬라이딩 윈도우를 사용하여 데이터를 분할하는 것이 일반적입니다. 예를 들어, 윈도우 크기가 5일이라면, 다음과 같이 데이터를 분할할 수 있습니다:

# 윈도우 크기 설정
window_size = 5

# 슬라이딩 윈도우로 데이터 분할
data_sequences = [data[i:i+window_size] for i in range(len(data)-window_size+1)]

이제 시계열 데이터가 일련의 윈도우로 분할되었습니다.

모델 생성 및 훈련

Gensim을 사용하여 시계열 데이터를 임베딩하기 위해 모델을 생성하고 훈련해야 합니다. Gensim은 Word2Vec과 같은 모델을 사용하여 벡터 임베딩을 수행할 수 있습니다.

from gensim.models import Word2Vec

# 모델 생성
model = Word2Vec(data_sequences, size=100, window=2, min_count=1, workers=4)

# 모델 훈련
model.train(data_sequences, total_examples=model.corpus_count, epochs=10)

위 코드에서 size는 임베딩의 차원을 나타내며, window는 주변 단어(context)의 차원을 나타냅니다. min_count는 최소 등장 횟수로, 해당 횟수보다 적게 등장한 단어는 무시됩니다. workers는 멀티쓰레딩을 위한 파라미터입니다.

임베딩 사용

모델을 훈련했으면, 이제 시계열 데이터를 임베딩 벡터로 변환할 수 있습니다. 각 윈도우에 대해 임베딩 벡터를 계산할 수 있습니다:

window_embedding = model[data_sequences[0]]

위 예에서 data_sequences[0]는 첫 번째 윈도우에 해당하는 시계열 데이터입니다. model 객체에 해당 시계열 데이터를 전달하여 임베딩 벡터를 얻을 수 있습니다.

이렇게 시계열 데이터를 임베딩 벡터로 변환함으로써, 데이터를 효과적으로 표현하고 이해할 수 있습니다. 임베딩을 통해 유사한 패턴 또는 트렌드를 찾는 등 다양한 분석 작업을 수행할 수 있습니다.

이상으로, Gensim에서의 시계열 데이터 임베딩에 대해 알아보았습니다. Gensim을 통해 임베딩을 수행함으로써, 시계열 데이터의 특성을 더 잘 이해하고 활용할 수 있습니다.