비정상 시계열 데이터를 사용한 파이썬 모델링

09 Nov 2023

python

시계열 데이터는 시간에 따라 변화하는 데이터를 의미합니다. 이러한 데이터는 특정 패턴이나 동향을 가지고 있어 일반적인 분석 방법론을 적용하기 어렵습니다. 특히, 비정상 시계열 데이터는 평균이 시간에 따라 변하는 경우를 의미하며, 정상성을 만족하지 않는 특징을 갖고 있습니다. 이러한 비정상 시계열 데이터를 파이썬을 사용하여 모델링하는 방법을 알아보겠습니다.

정상성 검정

시계열 데이터를 모델링하기 전에, 데이터가 정상성을 만족하는지 확인해야 합니다. 정상성 검정은 주로 Augmented Dickey-Fuller (ADF) 검정을 사용합니다. 이 검정은 데이터가 정상성을 가지는지 여부를 확인하고, 필요한 경우 차분 등의 전처리 과정을 수행할 수 있습니다.

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 시계열 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('data.csv')

# ADF 검정 수행
result = adfuller(data['value'])

# 결과 출력
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])

차분

비정상 시계열 데이터를 정상성을 가지는 시계열 데이터로 변환하기 위해 차분(Differencing)을 수행할 수 있습니다. 차분은 현재 값과 이전 값의 차이를 계산하여 새로운 데이터를 생성하는 과정입니다.

# 차분 수행
diff_data = data['value'].diff().dropna()

# 차분된 데이터 출력
print(diff_data)

ARIMA 모델링

ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average)는 비정상 시계열 데이터를 모델링하기 위해 사용되는 방법 중 하나입니다. 이 모델은 자기회귀(AutoRegressive)와 이동평균(Moving Average)의 합으로 이루어져 있으며, 차분된 정상 시계열 데이터에 대해 적용됩니다.

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# ARIMA 모델 생성
model = ARIMA(data['value'], order=(1, 1, 1))

# 모델 학습
model_fit = model.fit()

# 예측 결과 출력
print(model_fit.summary())

결론

비정상 시계열 데이터를 파이썬을 사용하여 모델링하는 방법을 알아보았습니다. 정상성 검정과 차분을 통해 데이터를 전처리하고, ARIMA 모델을 적용하여 예측 결과를 도출할 수 있습니다. 이를 통해 비정상 시계열 데이터에 대한 더 정확한 분석과 예측을 수행할 수 있습니다.

참고 자료:

#시계열 #데이터모델링