반응형 AI/ML & DL44 [Time Series] 시계열 예측의 기초: MA, ARMA, ARIMA 모델 완벽 가이드 - 1탄 SMA & EMA 안녕하세요, 데이터 과학과 금융 분석에 관심 있는 여러분! 오늘은 시계열 예측에서 중요한 역할을 하는 MA(이동 평균), ARMA(자기회귀 이동 평균), ARIMA(자기회귀 누적 이동 평균) 모델에 대해 알아보려고 합니다. 이 모델들은 복잡한 시장 데이터의 패턴을 이해하고 미래의 트렌드를 예측하는 데 큰 도움이 됩니다. 이 글을 통해 각 모델의 기초와 활용 방법을 이해하고, 여러분의 데이터 분석 능력을 한층 더 향상시킬 수 있기를 바랍니다. 간단한 이동 평균(Simple Moving Average, SMA)의 계산 간단한 이동 평균(Simple Moving Average, SMA): 최근 n개 관측치의 평균을 계산하는 방법입니다. 이를 통해 데이터의 단기 변동을 평활화하고 추세를 파악할 수 있습니다. 엔.. 2024. 1. 15. [Time Series] 타임시리즈 기초배우기 안녕하세요, 여러분! 🌟 오늘은 '타임시리즈 101'에 대해 알아보는 시간을 가져볼게요. 타임시리즈 데이터가 무엇인지, 그리고 어떻게 예측하는지에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. 이 글을 통해 타임시리즈 데이터에 대한 이해를 넓히고, 예측 방법에 대해 배워보아요! 😊 👉 타임시리즈 데이터 101 👉 타임시리즈 데이터란 무엇일까요? 타임시리즈 데이터는 시간의 흐름에 따라 동일한 주제에 대해 수집된 데이터를 말합니다. 예를 들어, 국가의 GDP, 특정 회사의 주식 가격, 심지어 매초마다 기록된 당신의 심장박동 등이 이에 해당됩니다. 시간 간격을 두고 지속적으로 캡처할 수 있는 모든 것이 타임시리즈 데이터가 될 수 있어요. 📈 🕵️♂️ 타임시리즈 데이터 vs. 교차 단면 데이터 타임시리즈 데이터는 시간에.. 2024. 1. 13. [Data Science] 데이터 속의 진실: Causality을 통해 본 원인과 결과 우리는 매일 수많은 정보와 데이터에 둘러싸여 살고 있습니다. 스마트폰 앱, 뉴스, 소셜 미디어... 이 모든 곳에서 다양한 통계와 데이터가 우리의 눈 앞을 지나갑니다. 그 중 몇몇은 우리의 생활에 큰 영향을 미칠 수도 있습니다. 하지만 그 모든 데이터가 정말로 의미 있는 것일까요? 데이터는 눈에 보이는 현상을 설명하거나 예측하는 데 도움을 주는 강력한 도구입니다. 그러나 그것만으로는 부족합니다. 데이터 뒤에 숨겨진 원인과 결과의 관계를 제대로 이해하지 않으면, 잘못된 해석으로 인해 심각한 오류에 빠질 수 있습니다. 예를 들어, 누군가가 말했다: "데이터에 따르면 A가 B의 원인이다." 그런데 정말로 A가 B의 원인인 것일까요? 아니면 그저 우연히 두 데이터가 비슷한 패턴을 보이는 것일까요? 아니면 다른 .. 2023. 10. 22. [Data Science] Pycaret으로 복잡함 없이 기계학습(Machine Learning) 시작하기: 초보자를 위한 가이드 데이터 분석의 세계에서 Python은 가장 인기 있는 언어 중 하나입니다. 오늘 소개할 ‘Pycaret’은 Python에서 사용할 수 있는 오픈 소스 데이터 분석 및 기계 학습 라이브러리입니다. PyCaret이란? Pycaret 소개 당신의 매니저가 새로운 클러스터링 모델 개발을 요청했다고 상상해 보세요. 일반적인 데이터 사이언스 프로젝트에서는 이에 대한 응답으로 탐색적 데이터 분석(EDA), 데이터 전처리, 모델 훈련, 모델 평가 등 여러 단계를 거쳐야 합니다. 이러한 과정은 복잡하고, 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 하지만 프로젝트 초기 단계에서 빠른 결정을 내려야 한다면, 어떨까요? PyCaret이 이러한 상황에서 완벽한 설루션을 제공합니다. PyCaret을 사용하면, 몇 줄의 코드만으로 데이터를.. 2023. 10. 15. 이전 1 ··· 8 9 10 11 다음 반응형
