Project5

forecast(시계열 분석)

배경 및 설치

• 시계열 데이터란?
  • 시간의 흐름에 대해 특정 패턴과 같은 정보를 가지고 있는 경우를 시계열 데이터라고 함
  • 대부분 시계열은 Forecast로 접근한다
• Forecast 모듈 설치
  • conda install pandas-datareader
  • conda install -c conda-forge fbprophet
  • conda install -c plotly plotly (fbprophet까지만 설치했을땐 시각화 모듈을 불러올수없다는 에러 매시지가나왔다)
  • 이렇게 두가지 모듈을 설치한 후 import하면 된다
• 내가 만든 함수로 import하기

%%writefile ./set_matplotlib_hangul.py 
# set_matplotlib_hangul.py 이란 파일을 만든다라는 코드

import platform
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib import font_manager, rc

path = "c:/Windows/Fonts/malgun.ttf"

if platform.system() == "Darwin":
    print("Hangul OK in your MAC!!!")
    rc("font", family="Arial Unicode MS")
elif platform.system() == "Windows":
    font_name = font_manager.FontProperties(fname=path).get_name()
    print("Hangul OK in your Windows!!!")
    rc("font", family=font_name)
else:
    print("Unknown system.. sorry~~~")
    
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False 

• %%writefile ./set_matplotlib_hangul.py 이 코드로 .py파일로 함수를 저장하여 import set_matplotlib_hangul로 import 시켜서 사용하면 된다.

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forecast 기초

• 간단한 테스트 준비
  

• 데이터 재료 준비
  

• 예측 시도

  • 점은 실제 대이터 파란색 선은 예측 데이터
    

• 조금 더 높은 난이도의 데이터 준비
  

• 예측 시도
  

• 노이즈도 추가해서 확인해보자
  

• 예측 시도
  

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시계열 데이터 실전 이용해보기

• 전체 데이터 확인하기
  

• 데이터를 prophet에서 사용하기 좋게 변경하기
  

• prophet에 적용
  

• 60일 데이터 예측하기
  

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주식 데이터 fbprophet으로 분석하기

• 데이터 얻기
  

• 데이터 확인
  

• 데이터 불러오기
  

• 30일 예측
  

• 트랜드 비교
  

• yfinance 설치
  

• 준비된 데이터 90일 예측