Allen's 데이터 맛집

시계열 데이터를 다루기 위한 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델에 대해 알아보겠습니다. LSTM 모델 이란? LSTM은 순환 신경망(RNN)의 한 종류로, 시퀀스 형태의 데이터를 처리하는 데 특화되어 있습니다. 시계열 데이터나 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되며, 특히 시간에 따른 패턴을 학습하여 예측하는 데 많이 사용됩니다. LSTM 모델의 장단점 장점: 1. 장기 의존성 학습: 장기적인 의존성을 학습할 수 있어 긴 시계열 데이터에 대해 효과적으로 패턴을 학습합니다. 2. 기억 셀: LSTM의 핵심 메커니즘인 기억 셀을 통해 중요한 정보를 오랫동안 기억하고 활용할 수 있습니다. 3. 다양한 활용성: 다양한 시계열 데이터 분석 및 예측에 적용 가능하며, 자연어 처리 등 다양한 ..

ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모델은 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 데 사용되는 통계적 모델 중 하나입니다. ARIMA 모델은 시계열 데이터의 자기상관 구조를 나타내기 위해 자기회귀(AR) 및 이동평균(MA) 구성 요소를 사용하며, 시간에 따른 추세나 계절성을 처리하기 위해 차분(Integrated)을 사용합니다. 장점 1. 간단하고 유연한 모델: ARIMA 모델은 비교적 간단한 모델이지만, 시계열 데이터의 추세, 계절성, 자기상관 등을 효과적으로 모델링할 수 있습니다. 2. 시계열 데이터의 추세를 고려: ARIMA 모델은 차분 과정을 통해 시계열 데이터의 추세를 고려할 수 있어, 추세가 있는 데이터에 대해서도 잘 작동합니다. 3. 많은 온라인 ..

이동평균법은 시계열 데이터에서 사용되는 통계적 기법 중 하나로, 데이터의 변동을 줄이고 추세를 부드럽게 만들기 위해 사용됩니다. 이 기법은 데이터 포인트들의 평균을 계산하는 것으로, 시간에 따라 이동하는 창을 사용하여 계산됩니다. 이동평균은 데이터 포인트의 변동을 줄이고 추세를 파악하는 데 유용합니다. 장점: 1. 추세 파악: 데이터의 장기적인 추세를 파악하는 데 유용합니다. 2. 데이터 스무딩: 데이터의 불규칙한 변동을 줄여서 시계열 데이터의 패턴을 부드럽게 만들어줍니다. 3. 간단하고 직관적: 계산 방법이 간단하고 이해하기 쉬우며, 빠르게 적용할 수 있습니다. 단점: 1. 지연 현상: 이동평균은 시간에 따라 데이터를 평활화하기 때문에 예측값이 입력 데이터에 비해 시간적으로 지연될 수 있습니다. 2. ..

이번 포스팅에서는 시계열 데이터를 시각화 할때 막대그래프와 함께 자주 쓰이는 선 그래프에 대해서 설명드리겠습니다. 선 그래프(Line Graph): 선 그래프는 데이터 포인트를 선으로 연결하여 변화 추이를 보여주는데 사용됩니다. 시간이나 연속적인 변수에 대한 변화를 시각적으로 보여줄 때 유용합니다. 데이터 포인트를 연결하여 추세를 시각화하고 패턴을 파악하는데 사용됩니다. 영역 차트(Area Chart): 영역 차트는 선 그래프와 유사하지만 그래프 아래 영역을 색칠하여 데이터가 차지하는 영역을 강조합니다. 데이터의 전체적인 변화 패턴을 시각적으로 이해할 수 있으며, 선 그래프보다 데이터의 추세를 더 명확하게 보여줍니다. 계단식 그래프(Step Chart): 계단식 그래프는 데이터 포인트 간의 연결이 직선이..