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공부기록/시계열2

2. Statsmodels를 이용한 시계열 분석 해당 내용부터는 수학적인 내용들이 많이 나오는데 수식에 대한 깊은 이해보단 사용하는 코드 위주로 정리해보았다. 2-1. ETS-Decomposition 시계열 데이터는 특별한 속성들 - 요소들을 가진다 첫번째 요소는 트렌드, 추세이다.하나의 데이터에서 한가지 추세만을 보이거나 여러개의 추세가 보일 수도 있다. 시계열 데이터는 어떤 방향으로든 추세를 가진다. 따라서 분석하고자 하는 시계열 데이터가 어떤 추세를 가지고 있는지 시각화하여 보는 것이 중요하다 시계열 데이터는 경향성이 있는 경우가 있는데 위로 가는 추세, 혹은 중간에 수평방향이나 변하지 않는 추세, 아래로 내려가는 추세가 있다 두번째 요소는 계절성이다.해당 강의에서는 스노우보드와 스노우보딩의 검색 기록과 계절의 관계를 예시로 들었는데 매 겨울마다.. 2024. 1. 17.

1. 시계열 데이터를 위한 datetime, Numpy & Pandas 통계 등의 수학을 모르지만 회사의 시계열 데이터를 다뤄보고자 시계열 공부를 시작하게 되었다 (유데미 시계열 강의)[https://www.udemy.com/course/250-timeseries-kor-sub-top-100/] 유데미의 시계열 강의를 보면서 공부한 내용들 위주에 부족한 부분들을 검색하고 최종 목표는 회사의 실제 데이터에 적용한 사례까지 소개하는 것이다. 공부할수록 통계 모델을 사용하여 시계열 데이터에 대해 분석 및 모델링을 하는 내용들을 보면서 내가 수학적인 부분에 대해 제대로 이해하지 못했는데 정리해서 블로그에 올리는 게 맞나 싶다가 나 같은 수학을 모르는 입문자들이 이론보다 코드적인 부분들을 먼저 가져가고 적용해 보고 이론 부분을 채워나가는 식으로 글을 한번 정리해보고 싶었다. 그래서 .. 2023. 12. 12.

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