파이썬을 사용한 계절성 시계열 분석
시계열 분석은 시간에 따라 변화하는 데이터를 분석하는 방법론입니다. 계절성 시계열 분석은 특정한 계절적 패턴을 가진 데이터를 분석하는 기법입니다. 이 글에서는 파이썬을 사용하여 계절성 시계열 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. 데이터 수집
시계열 분석을 위해 먼저 데이터를 수집해야 합니다. 예를 들어, 매달 판매된 상품의 수량을 기록한 데이터를 수집한다고 가정해봅시다. 이 데이터를 파이썬에서 처리하기 위해 pandas 라이브러리를 사용해야 합니다.
import pandas as pd
# 데이터 파일 불러오기
data = pd.read_csv('sales.csv')
# 데이터 확인
print(data.head())
2. 데이터 전처리
수집한 데이터는 종종 결측치, 이상치 등의 문제가 있을 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 전처리를 수행해야 합니다. 예를 들어, 결측치를 보간하거나 이상치를 제거할 수 있습니다.
# 결측치 보간
data = data.interpolate()
# 이상치 제거
data = data[(data['sales'] > 0) & (data['sales'] < 1000)]
3. 계절성 패턴 확인
계절성 시계열 분석에서는 주기적으로 반복되는 패턴을 확인해야 합니다. 이를 위해 주기별 패턴을 시각화하여 확인할 수 있습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
# 월별 평균 매출 시각화
data['month'] = pd.to_datetime(data['date']).dt.to_period('M')
monthly_average = data.groupby('month')['sales'].mean()
plt.plot(monthly_average)
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Seasonal Pattern')
plt.show()
4. 계절성 분해
계절성 패턴을 분석하기 위해 시계열을 계절성, 추세, 잔차로 분해하는 작업을 수행합니다. 이를 위해 statsmodels 라이브러리의 seasonal_decompose 함수를 사용할 수 있습니다.
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
# 계절성 분해
result = seasonal_decompose(data['sales'], model='additive', period=12)
# 분해된 결과 확인
result.plot()
plt.show()
5. 계절성 모델링
계절성 패턴을 분석한 후, 이를 기반으로 예측 모델을 구축할 수 있습니다. ARIMA 모델 등을 사용하여 계절성을 반영한 예측을 수행할 수 있습니다.
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# ARIMA 모델 학습
model = ARIMA(data['sales'], order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12)).fit()
# 예측 결과 출력
prediction = model.predict(start=1, end=12)
print(prediction)
위의 예시 코드를 참고하여 파이썬을 사용한 계절성 시계열 분석을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 계절성 패턴을 이해하고 예측 모델을 개발할 수 있습니다.