분해 시계열

• 계절요인
  • 계절요인의 발견 유무에 따라 데이터 분석 결과에 큰 영향을 미칠 수 있다.

시계열 데이터 확인

• 기초 통계량 확인

  • describe()

• 결측치 및 이상치 확인

  • isna().sum(), boxplot

• 정상성 확인

  • lineplot 사용

• ADF 테스트

  • adfuller를 사용

• 평균 이동법을 통한 시계열 데이터 분석

  • 단순 이동평균 (SMA, Simple Moving Average)
  • 지수 이동 평균 (EMA, Exponetial Moving Average)

• 시계열분석의 train/test split 맛보기
  일반적인 랜덤으로 7:3 분할과는 달리 시계열분석은 수동으로 7:3으로 데이터를 분할.
  차분, 계절성은 고정되는 만큼 사전 검증을 통해 값을 도출 후 설정.
  장기 예측은 어려움.
  AUTO 판정이 정석적 분석보다 보수적(부정적으로)으로 판단.