과정 소개

Python으로 배우는 시계열 분석

Rob Reider

Adjunct Professor, NYU-Courant Consultant, Quantopian

시계열 예시: Google 트렌드

시계열 예시: 기후 데이터

시계열 예시: 분기별 수익 데이터

다중 시계열 예시: 천연가스와 난방유

과정 목표

• 시계열 모델 학습
• 데이터를 시계열 모델에 적합
• 모델을 활용한 미래 예측
• Python 관련 통계 패키지 사용법 학습
• 모델 활용의 구체적인 예시 제공

유용한 Pandas 도구

• 인덱스를 datetime으로 변환

    df.index = pd.to_datetime(df.index)
  

• 데이터 시각화

    df.plot()
  

• 데이터 슬라이싱

    df['2012']
  

유용한 Pandas 도구

• 두 DataFrame 결합

    df1.join(df2)
  

• 데이터 리샘플링 (예: 일별 → 주별)

    df = df.resample(rule='W').last()
  

추가 pandas 함수

• 시계열의 퍼센트 변화 및 차분 계산

    df['col'].pct_change()
    df['col'].diff()
  

• pandas Series 상관관계 메서드

    df['ABC'].corr(df['XYZ'])
  

• pandas 자기상관

    df['ABC'].autocorr()
  

연습해 봅시다!

Python으로 배우는 시계열 분석