Python의 시계열 분석 기술이란 무엇입니까?

데이터의 양이 증가함에 따라 시계열 분석 기술은 데이터 분석 및 예측에 없어서는 안될 부분이 되었습니다. 시계열 분석은 데이터의 패턴과 추세를 밝혀내고 추세를 예측할 수 있습니다. Python은 시계열 분석을 수행하는 데에도 사용할 수 있는 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 이번 글에서는 Python의 시계열 분석 기법을 간략하게 소개하겠습니다.

Python의 시계열 분석은 크게 다음과 같은 측면으로 나뉩니다.

1. 데이터 읽기 및 정리

시계열 분석을 수행하기 전에 데이터를 읽고 정리하고 전처리해야 합니다. Python에서는 pandas 라이브러리의 read_csv() 함수를 사용하여 csv 파일을 읽고 dropna() 함수를 사용하여 누락된 값을 제거할 수 있습니다. 또한 다른 pandas 기능과 numpy 라이브러리를 사용하여 데이터 정리 및 처리를 완료할 수도 있습니다.

2. 시계열 시각화

시각화는 데이터를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. Python에서는 matplotlib 및 seaborn 모듈을 사용하여 꺾은선형 차트, 산점도 및 히스토그램과 같은 시계열 차트를 그릴 수 있습니다. 또한 시계열 도표를 사용하여 추세, 계절성 및 주기성을 시각화할 수 있습니다.

3. Stationality Test

Stationality는 시계열 분석의 기본 개념 중 하나입니다. 분석과 예측은 시계열이 고정된 경우에만 수행할 수 있습니다. Python에서는 ADF(Augmented Dickey-Fuller) 테스트, KPSS(Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin) 테스트 등과 같은 정상성 테스트 도구를 사용하여 시계열의 정상성을 테스트할 수 있습니다.

4. 시계열 분해

시계열은 일반적으로 추세, 계절성 및 무작위 변동 구성요소를 포함합니다. Python의 분해 기술을 사용하면 시계열을 이러한 기본 구성 요소로 분해하고 각 구성 요소를 분석할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 분해 기술에는 STL 분해, Holt-Winters 분해 등이 있습니다.

5. 자동 회귀 이동 평균 모델

ARIMA(자동 회귀 통합 이동 평균) 모델은 시계열 분석에서 가장 일반적으로 사용되는 모델 중 하나입니다. ARIMA 모델은 시계열을 적합화하고 예측할 수 있습니다. Python에서는 피팅 및 예측을 위해 statsmodels 및 ARIMA 모델을 사용할 수 있습니다.

6. 계절 자동 회귀 통합 이동 평균 모델

일부 시계열에는 계절 변화가 있을 수 있습니다. 이 경우 계절 자동 회귀 통합 이동 평균(SARIMA) 모델을 사용해야 합니다. SARIMA는 ARIMA 모델의 확장이며 계절성이 있는 시계열을 처리하는 데 사용할 수 있습니다. Python에서는 피팅 및 예측을 위해 statsmodels 및 SARIMAX 모델을 사용할 수 있습니다.

7. 장단기 기억 네트워크

기존 시계열 모델 외에도 딥러닝 모델을 시계열 예측에도 사용할 수 있습니다. 그중 LSTM(Long Short-Term Memory)은 시계열 데이터를 처리하는 데 사용되는 순환 신경망으로, 장기 의존성과 노이즈를 더 잘 처리할 수 있습니다. Python에서는 시계열 예측을 위해 keras 및 LSTM 모델을 사용할 수 있습니다.

요약하자면 Python의 시계열 분석 기술에는 데이터 읽기, 정리 및 전처리, 시계열 시각화, 정상성 테스트, 시계열 분해, ARIMA 모델, SARIMA 모델 및 딥러닝 모델 등이 포함됩니다. 이러한 기술은 우리가 데이터를 더 잘 이해하고 더 정확한 예측과 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

위 내용은 Python의 시계열 분석 기술이란 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!