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
파이썬으로 Time Series 분석 및 예측 모델 구현하기 시계열 데이터(Time Series)는 시간의 흐름에 따라 수집된 데이터를 의미합니다. 주식, 날씨, 판매량 등 다양한 비즈니스 영역에서 이를 분석하고 예측하는 일은 매우 중요합니다. 이번 글에서는 파이썬을 이용해 시계열 예측 모델을 구현하고, 이상치 검출을 통해 데이터의 이상을 감지하며, 시계열 데이터를 기반으로 한 비즈니스 인사이트를 도출하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 파이썬을 … Read more
파이썬을 활용한 주식 가격 예측 주식 가격 예측은 금융 시장에서 매우 중요한 분야 중 하나로, 적절한 예측 모델을 통해 수익을 극대화할 수 있습니다. 이 글에서는 파이썬을 활용하여 LSTM(Long Short-Term Memory) 모형을 사용해 주가 예측 모델을 구현하는 방법을 소개합니다. 또한 금융 시계열 데이터의 특성을 살펴보고, 이를 분석하는 방법과 시계열 데이터를 시뮬레이션하는 방법에 대해서도 다룰 것입니다. 각 … Read more
파이썬 데이터 시각화 라이브러리 비교: Matplotlib, Seaborn, Plotly 파이썬은 데이터 분석과 시각화를 위한 다양한 라이브러리를 제공하며, 그 중에서도 인기 있는 라이브러리로는 Matplotlib, Seaborn, Plotly가 있습니다. 각각의 라이브러리는 고유의 강점과 사용법을 가지고 있어, 분석 목적과 데이터 특성에 맞게 적절히 선택하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 Matplotlib, Seaborn, Plotly의 특징과 사용법을 비교하고, 시계열 데이터의 기본 개념과 분석의 중요성에 … Read more