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
Time Series 데이터 분석 소개 시계열 데이터 분석(Time Series Analysis)은 데이터 분석의 중요한 분야 중 하나로, 다양한 시점에 걸쳐 수집된 데이터를 기반으로 미래를 예측하고 전략적 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 이 글에서는 Time Series 데이터의 특징, 중요성 그리고 다양한 활용 분야에 대해 알아보고, 파이썬을 사용하여 Time Series 데이터를 처리하는 기본적인 방법을 소개하겠습니다. Time Series 데이터의 … 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