이번 포스트에서는 주기성 시계열 데이터 예측을 위해 파이썬의 몇 가지 유용한 패키지를 소개하려고 합니다. 이 패키지들은 시계열 데이터 분석 및 예측에 부가적인 도구를 제공하여 예측 모델링 작업을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다.

Prophet

Prophet은 Facebook에서 개발한 시계열 예측 라이브러리입니다. Prophet은 기본적으로 감안해야 할 기간의 연간, 월간, 주간 패턴, 연휴 등과 같은 특정 이벤트를 자동으로 모델에 포함시킴으로써 예측 오차를 줄일 수 있습니다.

from fbprophet import Prophet

# 데이터 로드
df = pd.read_csv('data.csv')

# Prophet 모델 생성
model = Prophet()

# 시계열 데이터 학습
model.fit(df)

# 예측
future = model.make_future_dataframe(periods=365)
forecast = model.predict(future)

# 예측 결과 시각화
model.plot(forecast)

Seasonal ARIMA

Seasonal ARIMA (SARIMA)는 계절성이 있는 시계열 데이터를 분석하고 예측하기 위한 강력한 모델입니다. SARIMA 모델은 시계열 데이터의 계절성, 트렌드 및 오차를 모두 고려하여 예측을 수행할 수 있습니다.

from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

# 데이터 로드
df = pd.read_csv('data.csv')

# SARIMA 모델 생성
model = SARIMAX(df, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(0, 1, 1, 12))

# 시계열 데이터 학습
model_fit = model.fit()

# 예측
forecast = model_fit.predict(start=len(df), end=len(df)+365, dynamic=True)

# 예측 결과 시각화
plt.plot(df)
plt.plot(forecast)

요약

이번 포스트에서는 주기성 시계열 데이터 예측을 위한 두 가지 파이썬 패키지인 Prophet과 Seasonal ARIMA에 대해 알아보았습니다. 이러한 패키지들은 강력한 예측 모델링 기능을 제공하여 시계열 데이터 분석 작업을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. 다양한 패턴, 트렌드 및 계절성을 고려하여 예측하는 이러한 모델들은 실제 비즈니스 응용에 매우 유용할 것입니다.

#데이터분석 #시계열데이터