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[python] 파이썬 시각화를 이용한 추세 예측 및 예측 오차 분석

본 포스트에서는 파이썬을 사용하여 데이터 시각화를 통해 추세 예측 및 예측 오차 분석하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

1. 주요 라이브러리 소개

데이터 시각화를 위해 matplotlib와 seaborn 라이브러리를 사용할 것입니다. 또한 시계열 데이터 분석을 위해 pandas와 numpy 라이브러리도 함께 사용할 예정입니다.

2. 데이터 시각화를 통한 추세 예측

2.1 데이터 시각화

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

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

# 시계열 데이터로 변환
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
data.set_index('Date', inplace=True)

# 시각화
plt.plot(data['Value'])
plt.title('시계열 데이터 추이')
plt.show()

2.2 추세 예측

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# 추세 성분 분해
result = seasonal_decompose(data['Value'], model='additive', period=30)

# 추세 예측 시각화
result.trend.plot()
plt.title('추세 예측')
plt.show()

3. 예측 오차 분석

3.1 예측 오차 계산

# 예측 오차 계산
data['ForecastError'] = data['Value'] - result.trend

# 예측 오차 시각화
plt.plot(data['ForecastError'])
plt.title('예측 오차')
plt.show()

3.2 예측 오차 통계량 계산

# 예측 오차 통계량 계산
mean_error = data['ForecastError'].mean()
std_error = data['ForecastError'].std()

print(f"평균 예측 오차: {mean_error}")
print(f"예측 오차 표준편차: {std_error}")

본 포스트에서는 파이썬에서 데이터 시각화를 통한 추세 예측 및 예측 오차 분석에 대해 알아보았습니다. matplotlib, seaborn 등의 라이브러리를 활용하여 데이터 시각화를 수행하고, statsmodels 라이브러리를 사용하여 시계열 데이터의 추세 예측 및 예측 오차 분석을 수행하였습니다.

참고 문헌:

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