728x90 반응형 시계열 데이터 분석1 Time series 분석 I: importing and plotting data 도입 머신러닝을 이용한 예측 모델에는 데이터셋 내의 값들이 시간에 따라 달라지는 시계열 데이터(time series)를 다루는 문제도 포함된다. 대표적인 예로 주식의 차트를 들 수 있다. 시가/종가가 매일 달라지는 것이 바로 시간에 따른 주식 가격의 변화를 시간순으로 축적한 것이다. 또한 채소 가격의 변화라든가 지구의 평균 온도의 변화도 시계열 분석의 대상이 될 수 있다. 최근에는 효율적인 교통 신호 시스템 구축을 위해 교통량의 추이를 분석하는 연구에도 시계열 분석법이 활발히 사용되고 있다. 이런 시계열 데이터의 가장 큰 특징은 바로 값들 사이에 어떤 상관관계가 존재한다는 것이다. 풀어서 얘기하자면, 가깝게는 어제의 값이 오늘의 값에 영향을 주고, 조금 더 길게는 과거의 패턴이 현재 혹은 미래의 값을 결.. 2021. 4. 15. 이전 1 다음 728x90 반응형
