날씨 데이터 분석: 기상 데이터를 활용하여 시계열 분석 및 예측하기 날씨 데이터의 시계열 분석과 예측은 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 기상 예보, 농업 계획, 에너지 관리 등 많은 영역에서 실시간으로 제공되는 기상 데이터를 바탕으로 더욱 정확하고 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 기상 데이터를 분석하는 방법과 이를 통해 시계열 분석 및 … Read more
ARIMA 모델 소개 Autoregressive Integrated Moving Average 모델의 개념 ARIMA 모델은 시계열 데이터를 분석하고 예측하기 위한 통계적 기법 중 하나입니다. 여기서 ARIMA는 Autoregressive Integrated Moving Average의 약자로, 각 구성 요소의 의미와 역할이 특정합니다. Autoregressive(자기회귀)는 과거 값들을 사용해 현재 값을 예측하고, Integrated(차분)은 데이터의 비정상성을 제거하며, Moving Average(이동 평균)은 과거 오류를 통해 현재를 조정하는 방법입니다. ARIMA 모델은 … Read more