시계열 데이터

📊 Data Analysis

[Data Analysis] 고급 차트 유형 & 인터렉티브 시각화

고급 차트 유형 및 사용법이번에는 기본적인 차트가 아닌, 더 자세한 데이터의 간의 상관관계, 빈도등의 파악 목적을 위한 차트들에 데하여 알아보겠습니다.히트맵 (Heatmap)히트맵은 행렬 형식의 데이터를 색상으로 시각화하여 데이터의 크기나 빈도 등을 파악하기 위해 사용되는 도구입니다.색상이 짙어질수록 데이터 값이 크거나 빈도가 높음을 나타냅니다.예시상관 행렬: 변수들 간의 상관 관계 시각화웹사이트 클릭: 웹페이지의 사용자 클릭 빈도를 시각화 히트맵 예시 (Heatmap Example)import seaborn as snsimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 샘플 데이터 생성data = np.random.rand(10, 12)# 히트맵 생성plt.fig..

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[Data Analysis] 시계열 데이터 & 다변량 분석

시계열 데이터시계열 데이터는 시간 순서대로 정렬된 데이터 포인트의 연속입니다.시계열 데이터의 특성 추세 (Trend): 장기적인 데이터 증가 또는 감소 경향을 나타냅니다.예: 회사 매출이 해마다 증가하는 경우.계절성 (Seasonality): 특정 시간 패턴이 반복되는 현상으로, 주기적인 변동을 포함합니다.예: 여름철 아이스크림 판매량 증가.주기성 (Cyclicality): 불규칙적인 간격으로 반복되는 변동을 나타냅니다.예: 경제 호황과 불황 주기.잡음 (Noise): 데이터에 포함된 불규칙한 변동으로, 예측에 방해가 되는 요소입니다.시계열 분석 방법시계열 분해는 시계열 데이터를 구성하는 여러 요소(추세, 계절성, 주기성, 잡음)를 분리하여 분석하는 방법입니다.가법 모형 (Additive Model): ..

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