시계열 데이터는 시간에 따라 변화하는 데이터를 의미합니다. 시계열 분석은 이러한 데이터의 패턴, 경향성, 숨겨진 패턴 등을 파악하는데 사용됩니다. 이번 포스트에서는 Weka와 TensorFlow를 사용하여 시계열 분석을 수행하는 방법을 알아보겠습니다.

Weka를 이용한 시계열 분석

Weka는 데이터 마이닝과 기계 학습 작업을 수행하기 위한 유명한 오픈 소스 소프트웨어입니다. Weka는 다양한 분류, 회귀, 클러스터링 및 연관 규칙 분석 알고리즘을 제공하여 다양한 데이터 분석 작업을 수행할 수 있습니다.

시계열 분석을 위해 Weka의 시계열 데이터 처리 기능을 사용할 수 있습니다. Weka의 “Time Series Forecasting” 패키지는 AR, ARIMA, Holt-Winters 등의 다양한 시계열 예측 알고리즘을 제공합니다.

``` import weka.classifiers.timeseries.AbstractTimeSeriesClassifier; import weka.classifiers.timeseries.core.TSLagMaker; import weka.classifier