배운 점

새로운 키워드

• 시계열 데이터의 성분 분석 방법

  1. Additive model: 추세 + 계절성 + 주기 + 노이즈 → 데이터들이 독립적일 때 유리
  2. Multiplicative model: 추세 계절성 주기 + 노이즈 → 데이터들이 서로 종속적일 때 유리

• 시계열 데이터 전처리

  1. Smoothing: 구간별 통계치 사용 ex) moving avg, weighted moving avg, exp moving avg → 윈도우 사이즈에 따라 다르게 해석 가능

인사이트

좋았던 점

• 심화과제를 진행하면서 많은 점을 배웠다. ex) DataFrame과 GeoDataFrame Merge, 한글 인코딩 관련 문제
• 우리 팀원들을 만났다! 만나지 못한 팀원도 만나고 싶다.

아쉬운 점

• 스스로를 어필할 수 있는가?
• 다른 사람을 진심으로 대하는가?