계절성1 TimeSeries Forecasting (2) 시계열 분석 데이터 Stationarity check - 파이썬으로 데이터의 계절성/주기성 파악하기 ACF, PACF 플롯 그리고 해석하기 TimeSeries Forecasting (1) 시계열 분석 데이터 Stationarity check - 파이썬으로 데이터의 계절성/주기성 파악하기 ACF, PACF 플롯 그리고 해석하기 맨땅에 헤딩하듯 시계열예측 모델을 공부하다 보니 알게된 매우 중요한 팁. 예측 모델은 가지고 있는 시계열 데이터의 통계적 특성을 확인하는 것에서 시작해야 한다는 점이다. 현재의 값이 과거의 값들과 어느정도 correlate할까? 데이터의 계절마다의 특성은 뭘까? 데이터는 주기성이 없을까? 이러한 물음에 스스로 답하기 위해서 Stationarity Check을 할 필요가 있다. 데이터의 특성에 따라 정확도가 높고 효율이 좋은 모델이 달라지기 때문이다. 이 포스팅에서는 Autocorrelation Function (ACF).. 2022. 1. 22. 이전 1 다음 반응형
