파이썬 시계열 데이터 분석

by

파이썬을 이용한 시계열 데이터 분석

시계열 데이터란 시간에 따라 발생하는 데이터를 말합니다. 예를 들어, 주가 데이터와 같이 일정한 시간 간격마다 발생하는 데이터를 말합니다. 이러한 시계열 데이터를 분석하여 데이터에서 추세, 계절성, 주기성 등을 파악하고 예측할 수 있습니다. 이번 블로그에서는 파이썬을 이용하여 시계열 데이터 분석하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 데이터 불러오기

시계열 데이터를 분석하기 위해서는 먼저 데이터를 불러와야 합니다. 파이썬에서는 pandas 라이브러리를 이용하여 데이터를 불러올 수 있습니다. 다음은 pandas 라이브러리를 이용하여 csv 파일을 불러오는 코드입니다.

“`python
import pandas as pd

df = pd.read_csv(‘data.csv’, index_col=’Date’)
“`

위 코드에서는 data.csv 파일을 불러와서 index_col 옵션으로 “Date” 열을 인덱스로 설정하였습니다. 이제 df 변수에 데이터가 저장되었습니다.

2. 데이터 전처리

불러온 데이터에는 결측치나 이상치 등의 문제가 있을 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 데이터 전처리가 필요합니다. 데이터 전처리에 대해서는 다음과 같은 작업이 필요합니다.

2.1 결측치 처리

결측치는 NaN(Not a Number)으로 표시됩니다. 결측치가 있는 경우에는 데이터를 분석하기 어렵습니다. 결측치 처리를 위해서는 다음과 같은 방법이 있습니다.

  • 결측치를 직접 대체한다.
  • 결측치를 이전 값이나 다음 값으로 대체한다.
  • 결측치를 평균값, 중앙값 등으로 대체한다.

2.2 이상치 처리

이상치는 정상적인 데이터와 다른 값으로 극단적인 값, 혹은 잘못된 값입니다. 이상치를 처리하는 방법으로는 다음과 같은 방법이 있습니다.

  • 이상치를 직접 대체한다.
  • 이상치를 평균값, 중앙값 등으로 대체한다.
  • 이상치를 제거한다.

2.3 스케일링

스케일링은 데이터의 크기를 일정한 범위로 맞춰주는 작업입니다. 스케일링을 하는 이유는 다음과 같습니다.

  • 데이터 분석의 정확도를 높이기 위해서입니다.
  • 기계학습에서 중요한 역할을 합니다.

스케일링을 하는 방법으로는 다음과 같은 방법이 있습니다.

  • Min-Max 스케일링
  • Standard 스케일링
  • Robust 스케일링

3. 데이터 시각화

데이터를 분석하기 전에는 데이터를 시각화하는 것이 중요합니다. 시각화를 통해서 데이터에서 추세, 계절성, 주기성 등을 파악할 수 있고, 데이터의 분포를 파악할 수 있습니다. 파이썬에서는 matplotlib 라이브러리를 이용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다.

“`python
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(df)
plt.show()
“`

위 코드는 간단한 선 그래프를 그리는 코드입니다. 이제 데이터에서 특징을 파악할 수 있습니다.

4. 시계열 모델링

시계열 데이터에서는 추세, 계절성, 주기성 등을 파악한 후에 시계열 모델링을 통해 예측을 할 수 있습니다. 대표적인 시계열 모델에는 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모델이 있습니다.

ARIMA 모델은 다음과 같은 세 가지 요소로 이루어져 있습니다.

  • 자기 회귀(AR) 요소
  • 분산 회귀(I) 요소
  • 이동평균(MA) 요소

ARIMA 모델을 사용하기 위해서는 먼저 시계열 데이터가 안정적(Stationary)인지를 확인해야 합니다. 안정적인 시계열 데이터는 평균과 분산이 일정한 시계열 데이터를 말합니다. 안정적이지 않은 시계열 데이터는 ARIMA 모델 적용이 어렵습니다. ARIMA 모델을 사용하는 방법에 대해서는 다음과 같은 코드를 참조하십시오.

“`python
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
import warnings
warnings.filterwarnings(action=’ignore’)

model = ARIMA(df, order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit(trend=’c’, full_output=True, disp=True)
print(model_fit.summary())
“`

5. 예측

시계열 모델링을 통해 만든 모델을 이용하여 예측을 할 수 있습니다. 예측 결과를 시각화하여 실제값과 비교하는 것이 중요합니다.

“`python
forecast_data = model_fit.forecast(steps=5)
forecast_data

plt.plot(forecast_data, color=’r’)
plt.plot(df, color=’b’)
plt.show()
“`

위 코드에서는 다음 다섯 단계의 값을 예측하고 그래프로 나타내었습니다.

결론

시계열 데이터를 분석하는 방법에 대해서 알아보았습니다. 데이터 불러오기, 데이터 전처리, 데이터 시각화, 시계열 모델링, 예측 등의 단계를 거쳐서 시계열 데이터를 분석할 수 있습니다. 이러한 분석 기술은 금융 시장, 제조업, 에너지 분야 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 파이썬을 이용하여 다양한 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 것에 도전해보시기 바랍니다.