시계열 데이터 예측: ARIMA, Holt-Winters, LSTM 비교
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