시계열 데이터 분석을 위한 고급 시각화 및 상관관계 분석 현대 데이터 분석에서 시계열 데이터의 중요성은 말할 필요도 없이 큽니다. 특히 주기성 분석과 상관관계 분석은 예측 모델링과 인과관계 검증에 필수적인 요소입니다. 이번 글에서는 고급 시각화 라이브러리인 Seaborn과 Plotly를 활용해 시계열 데이터를 분석하고, 시계열 데이터 간의 상관관계를 Granger Causality를 통해 분석하는 방법에 대해 다룹니다. 파이썬 예제를 포함하여 … Read more
시계열 데이터 분석과 예측 : 이동평균, 변동성, 자기상관 그리고 모델 비교 시계열 데이터 분석은 금융시장 예측, 수요 예측, 날씨 예측 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 데이터의 특성을 이해하고, 이를 기반으로 미래를 예측하는 일은 까다로우면서도 필수적입니다. 본 글에서는 시계열 데이터의 주요 특징인 이동평균, 변동성, 자기상관을 추출하는 방법을 설명하고 이를 바탕으로 대표적인 예측 모델인 ARIMA, Holt-Winters, … Read more
파이썬을 사용한 날씨 데이터 분석 날씨 데이터는 현대 사회에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히 시계열 분석 및 예측을 통해 다양한 산업에 기여할 수 있습니다. 파이썬은 이러한 작업을 효과적으로 수행할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이 글에서는 기상 데이터를 활용한 시계열 분석 및 예측, 신호처리와 주파수 영역에서의 시계열 데이터 분석, 그리고 시계열 데이터에서의 이벤트 감지 … Read more
파이썬을 활용한 주가 변동성 예측 주가 변동성 예측은 투자자의 수익률 극대화 및 리스크 관리에 핵심 요소입니다. 파이썬을 활용하면 다양한 모델을 통해 효과적으로 주가 변동성을 예측할 수 있습니다. 이번 글에서는 GARCH 모델을 이용한 주가 변동성 예측, Google Trends API를 활용한 시계열 데이터의 트렌드 분석, 금융 시계열 데이터 시각화를 다룹니다. 주가 변동성 예측: GARCH 모델 GARCH 모델 … Read more
Prophet 라이브러리를 활용한 예측 파이썬을 이용한 시계열 데이터 분석과 예측은 많은 실무에서 중요한 도구로 활용됩니다. 특히 Facebook의 Prophet 라이브러리는 직관적이고 예측력이 뛰어나 시계열 데이터를 다루는 데 유용합니다. 이번 포스트에서는 Prophet 라이브러리를 활용한 예측 방법을 소개하고, 추가로 시계열 분해와 계절성 추정, 이동평균과 지수평활법에 대해서도 살펴보겠습니다. Prophet 라이브러리로 시계열 예측하기 Prophet은 Facebook에서 개발한 시계열 예측 라이브러리로, 간단한 … Read more