728x90 Data Analytics with python/[TimeSeries]1 [일변량 정상 시계열 분석] Data Source: https://www.kaggle.com/datasets/robertritz/ub-meat-prices?resource=download Time Series¶ 시간 데이터 : 특정 간격을 갖는 시간이 필요합니다.(Lag: 시간의 간격) Lag데이터 에서 Data의 경향성을 찾아야 합니다. 일변량 정상 시계열 - ARIMA 시계열 성분 특징 ① Trend (추세) ② Seasonality (계절성) ③ Cycle (주기) ④ Noise (잡음) → White Noise 평균과 분산이 변하지 않아 분석가능한 데이터 시계열 분석은 외부적인 변동 요인에 취약하기에 모델이 불확실할 수 있다. In [1]: import pandas as pd import numpy as np import s.. 2023. 1. 30. 이전 1 다음 728x90
