[go] Go 언어로 데이터 시계열 분석하기

11 Dec 2023

데이터 시계열 분석은 데이터 과학 및 비즈니스 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. 데이터 시계열을 이해하고 분석함으로써 예측 모델을 구축하고 의사결정을 내릴 수 있습니다. Go 언어는 효율적인 동시성 모델과 높은 성능을 제공하며, 이러한 이점을 활용하여 데이터 시계열 분석을 수행할 수 있습니다.

Go 언어로 데이터 시계열 분석을 위한 라이브러리

Go 언어로 데이터 시계열 분석을 지원하는 다양한 라이브러리가 있습니다. 이 중 몇 가지 라이브러리를 살펴보겠습니다.

1. Gota

Gota는 데이터프레임 및 시계열 데이터 처리를 위한 Go 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하여 데이터 시계열을 로드하고 전처리할 수 있습니다.

import (
	"fmt"
	"github.com/kniren/gota/dataframe"
	"os"
)
func main() {
	// CSV 파일에서 데이터를 로드합니다.
	file, err := os.Open("data.csv")
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
	}
	defer file.Close()

	// 데이터프레임을 생성합니다.
	df := dataframe.ReadCSV(file)
	fmt.Println(df)
}

2. Tsml

Tsml은 Go에서의 머신러닝과 데이터 시계열 분석을 위한 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 다양한 알고리즘을 제공하여 데이터 시계열을 분석하고 예측하는 데 활용됩니다.

import (
	"fmt"
	"github.com/sjwhitworth/golearn/base"
	"github.com/sjwhitworth/golearn/evaluation"
	"github.com/sjwhitworth/golearn/knn"
)
func main() {
	// 데이터를 로드합니다.
	rawData, err := base.ParseCSVToInstances("data.csv", true)
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
	}
	// 학습 및 테스트 데이터로 분할합니다.
	trainData, testData := base.InstancesTrainTestSplit(rawData, 0.50)
	// KNN 모델을 생성하고 학습합니다.
	knn := knn.NewKnnClassifier("euclidean", "linear", 2)
	knn.Fit(trainData)
	// 테스트 데이터를 사용하여 예측을 수행합니다.
	predictions := knn.Predict(testData)
	// 정확도를 평가합니다.
	confusionMat, err := evaluation.GetConfusionMatrix(testData, predictions)
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
	}
	fmt.Println(evaluation.GetAccuracy(confusionMat))
}

결론

Go 언어는 동시성 및 높은 성능을 제공하는 특성으로 데이터 시계열 분석을 지원하는 다양한 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 과학 및 비즈니스 분야에서 데이터 시계열을 분석하고 예측하는데 활용할 수 있습니다.