파이썬을 사용한 시계열 데이터 가시화 기법 소개

09 Nov 2023

시계열

시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 발생하는 데이터로, 주가, 기온, 판매량 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 이러한 시계열 데이터를 시각화하는 것은 데이터의 패턴과 동향을 파악하는 데 매우 중요합니다.

파이썬은 데이터 분석 및 시각화에 매우 유용한 도구입니다. 이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 시계열 데이터를 가시화하는 몇 가지 기법을 소개하겠습니다.

1. 선 그래프(Line Plot)

가장 기본적인 시계열 데이터 가시화 방법은 선 그래프입니다. 선 그래프는 시간에 따른 데이터 값의 변화를 보여줍니다. 파이썬의 matplotlib 라이브러리를 사용하여 선 그래프를 그릴 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 시계열 데이터 준비
dates = ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04']
values = [10, 12, 8, 15]

# 선 그래프 그리기
plt.plot(dates, values)

# 그래프 제목과 축 이름 설정
plt.title('시계열 데이터 가시화')
plt.xlabel('날짜')
plt.ylabel('값')

# 그래프 표시
plt.show()

2. 막대 그래프(Bar Plot)

막대 그래프는 시간에 따른 범주형 데이터의 변화를 보여줍니다. 예를 들어, 월별 판매량이나 분기별 매출액 등을 시각화할 때 유용한 방법입니다. 마찬가지로 matplotlib 라이브러리를 사용하여 막대 그래프를 그릴 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 시계열 데이터 준비
months = ['1월', '2월', '3월', '4월']
sales = [100, 120, 80, 150]

# 막대 그래프 그리기
plt.bar(months, sales)

# 그래프 제목과 축 이름 설정
plt.title('시계열 데이터 가시화')
plt.xlabel('월')
plt.ylabel('판매량')

# 그래프 표시
plt.show()

3. 히스토그램(Histogram)

히스토그램은 시계열 데이터의 분포를 보여줍니다. 데이터의 빈도를 그룹화하여 나타내며, 주로 데이터의 분포를 확인하는 데 사용됩니다. matplotlib 라이브러리를 이용해 히스토그램을 그릴 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 시계열 데이터 준비
data = np.random.normal(0, 1, 1000)

# 히스토그램 그리기
plt.hist(data, bins=30)

# 그래프 제목과 축 이름 설정
plt.title('시계열 데이터 가시화')
plt.xlabel('값')
plt.ylabel('빈도')

# 그래프 표시
plt.show()

시계열 데이터를 가시화하여 분석하는 것은 데이터의 패턴과 동향을 이해하는 데 매우 중요합니다. 이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 선 그래프, 막대 그래프, 그리고 히스토그램 등을 가시화하는 기법을 소개했습니다. 이를 바탕으로 데이터 분석 및 예측에 유용하게 활용할 수 있습니다.

참고 자료:

#데이터가시화 #파이썬