[python] 파이썬을 활용한 시계열 데이터 분석 기법

11 Dec 2023

python

이 기술 블로그에서는 파이썬을 사용하여 시계열(Time Series) 데이터를 분석하는 기법에 대해 알아보겠습니다.

1. 시계열 데이터란?

시계열 데이터는 시간에 따라 관찰된 데이터로, 일정한 시간 간격으로 측정된 데이터의 연속이며, 경제, 금융, 기상, 주가 등 다양한 분야에서 발생합니다.

2. 파이썬을 활용한 시계열 데이터 분석 기법

시계열 데이터 분석을 위해 파이썬에서는 다양한 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 여기에서는 주로 pandas, matplotlib, statsmodels 등의 라이브러리를 사용하여 시계열 데이터를 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

2.1 데이터 시각화

시계열 데이터를 분석하기 전에, 데이터를 시각화하여 시간 경향을 파악하는 것이 중요합니다. matplotlib 라이브러리를 사용하여 시계열 데이터를 그래픽으로 시각화할 수 있습니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 시간에 따른 데이터 시각화
plt.plot(data['날짜'], data['값'])
plt.show()

2.2 자동회귀이동평균(ARIMA) 모델

ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모델은 시계열 데이터의 경향과 계절성을 분석하는 데 사용됩니다. statsmodels 라이브러리를 사용하여 ARIMA 모델을 구현할 수 있습니다.

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# ARIMA 모델 피팅
model = ARIMA(data['값'], order=(1,1,1))
model_fit = model.fit()

2.3 지수평활법

시계열 데이터의 빠르고 부드러운 경향을 분석하는 데에 사용되는 기법 중 하나로, 지수평활법(Exponential Smoothing)을 적용할 수 있습니다.

3. 결론

파이썬을 활용하여 시계열 데이터를 분석하는 기법에 대해 알아보았습니다. 다양한 라이브러리를 활용하여 데이터 시각화 및 모델링을 수행할 수 있으며, 이를 통해 시계열 데이터의 경향과 예측에 도움이 될 수 있습니다.

이상으로 파이썬을 활용한 시계열 데이터 분석에 대해 알아본 내용을 마치겠습니다.

참고 문헌

https://www.digitalocean.com/community/tutorials/a-guide-to-time-series-forecasting-using-arima-in-python
https://www.statsmodels.org/stable/index.html

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