로딩 중입니다...

시계열 데이터 예측: ARIMA, Holt-Winters, LSTM 비교

시계열 데이터 분석과 예측 : 이동평균, 변동성, 자기상관 그리고 모델 비교 시계열 데이터 분석은 금융시장 예측, 수요 예측, 날씨 예측 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 데이터의 특성을 이해하고, 이를 기반으로 미래를 예측하는 일은 까다로우면서도 필수적입니다. 본 글에서는 시계열 데이터의 주요 특징인 이동평균, 변동성, 자기상관을 추출하는 방법을 설명하고 이를 바탕으로 대표적인 예측 모델인 ARIMA, Holt-Winters, … Read more

Python을 이용한 시계열 예측: Facebook Prophet으로 간단하게 시작하기

Prophet 라이브러리를 활용한 예측 파이썬을 이용한 시계열 데이터 분석과 예측은 많은 실무에서 중요한 도구로 활용됩니다. 특히 Facebook의 Prophet 라이브러리는 직관적이고 예측력이 뛰어나 시계열 데이터를 다루는 데 유용합니다. 이번 포스트에서는 Prophet 라이브러리를 활용한 예측 방법을 소개하고, 추가로 시계열 분해와 계절성 추정, 이동평균과 지수평활법에 대해서도 살펴보겠습니다. Prophet 라이브러리로 시계열 예측하기 Prophet은 Facebook에서 개발한 시계열 예측 라이브러리로, 간단한 … Read more