Python 시계열 분석 마스터하기: 데이터 과학자를 위한 도구 및 기술

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Python의 시계열 분석 기능은 부인할 수 없으며 효율적인 시간 데이터 처리를 위한 풍부한 라이브러리 생태계와 기술을 제공합니다. 데이터 과학자로서 저는 이러한 도구를 익히면 의미 있는 통찰력을 도출하고 시간 기반 정보로부터 정확한 예측 모델을 구축하는 능력이 어떻게 크게 향상되는지 직접 목격했습니다.

Pandas는 다양한 Python 기반 시계열 분석의 기반을 형성합니다. DatetimeIndex 및 관련 기능은 날짜 및 시간 조작을 단순화합니다. 저는 예비 데이터 정리, 리샘플링 및 기본 시각화를 위해 Pandas를 자주 활용합니다. 일일 데이터를 월간 평균으로 리샘플링합니다. 예:

import pandas as pd

# Assuming 'df' is your DataFrame with a DatetimeIndex
monthly_avg = df.resample('M').mean()

이 기능은 분석이나 보고를 위해 집계가 필요한 빈도가 높은 데이터를 처리할 때 특히 유용합니다.

Statsmodels는 시계열에 대한 고급 통계 모델링 도구를 제공합니다. ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)를 포함한 다양한 기존 모델을 구현합니다. ARIMA 모델 피팅:

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# Fit the model
model = ARIMA(df['value'], order=(1,1,1))
results = model.fit()

# Make predictions
forecast = results.forecast(steps=30)

ARIMA 모델은 단기 예측에 탁월하여 추세와 계절성을 효과적으로 포착합니다.

Facebook의 Prophet 라이브러리는 사용자 친화적인 인터페이스와 강력한 계절성 처리로 잘 알려져 있습니다. 이는 강력한 계절 효과와 여러 계절의 과거 데이터를 보여주는 비즈니스 시계열에 특히 적합합니다. 기본적인 선지자의 예:

from prophet import Prophet

# Prepare the data
df = df.rename(columns={'date': 'ds', 'value': 'y'})

# Create and fit the model
model = Prophet()
model.fit(df)

# Make future predictions
future = model.make_future_dataframe(periods=365)
forecast = model.predict(future)

Prophet은 연간, 주간, 일일 계절성을 자동으로 감지하여 많은 비즈니스 상황에서 상당한 시간을 절약해 줍니다.

Pyflux는 베이지안 추론과 확률적 시계열 모델링에 유용합니다. 복잡한 모델 사양을 허용하고 다양한 추론 방법을 제공합니다. Pyflux를 사용하여 간단한 AR 모델 피팅:

import pyflux as pf

model = pf.ARIMA(data=df, ar=1, ma=0, integ=0)
results = model.fit('MLE')

Pyflux의 강점은 적응성과 사전 지식을 모델에 통합하는 능력에 있습니다.

시계열 데이터에 초점을 맞춘 기계 학습 라이브러리인 Tslearn은 동적 시간 왜곡 및 시계열 클러스터링과 같은 작업에 특히 유용합니다. k-평균 클러스터링 수행:

from tslearn.clustering import TimeSeriesKMeans

kmeans = TimeSeriesKMeans(n_clusters=3, metric="dtw")
clusters = kmeans.fit_predict(time_series_data)

이는 패턴을 식별하거나 유사한 시계열을 그룹화하는 데 매우 유용합니다.

최신 라이브러리인 Darts가 빠르게 인기를 얻고 있습니다. 다양한 시계열 모델에 대한 통합 인터페이스를 제공하여 다양한 예측 방법의 비교를 단순화합니다. 다트와 모델 비교:

from darts import TimeSeries
from darts.models import ExponentialSmoothing, ARIMA

series = TimeSeries.from_dataframe(df, 'date', 'value')

models = [ExponentialSmoothing(), ARIMA()]
for model in models:
    model.fit(series)
    forecast = model.predict(12)
    print(f"{type(model).__name__} MAPE: {model.mape(series, forecast)}")

이를 통해 다양한 모델을 신속하게 실험할 수 있으며, 이는 데이터에 가장 적합한 모델을 찾는 데 중요합니다.

누락된 값을 효과적으로 처리하는 것이 중요합니다. 전략에는 정방향/역방향 채우기가 포함됩니다.

import pandas as pd

# Assuming 'df' is your DataFrame with a DatetimeIndex
monthly_avg = df.resample('M').mean()

보다 정교한 대치에서는 보간법을 사용합니다.

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# Fit the model
model = ARIMA(df['value'], order=(1,1,1))
results = model.fit()

# Make predictions
forecast = results.forecast(steps=30)

계절성 관리도 또 다른 핵심 요소입니다. Prophet이 이를 자동으로 처리하는 동안 다른 모델에는 명시적인 모델링이 필요합니다. 계절 분해는 한 가지 접근 방식입니다.

from prophet import Prophet

# Prepare the data
df = df.rename(columns={'date': 'ds', 'value': 'y'})

# Create and fit the model
model = Prophet()
model.fit(df)

# Make future predictions
future = model.make_future_dataframe(periods=365)
forecast = model.predict(future)

이 분해는 기본 패턴을 드러내고 모델링 선택에 대한 정보를 제공합니다.

MAE, MSE, MAPE와 같은 지표를 사용하여 정확한 예측 평가가 중요합니다.

import pyflux as pf

model = pf.ARIMA(data=df, ar=1, ma=0, integ=0)
results = model.fit('MLE')

저는 종합적인 성과 평가를 위해 이러한 지표를 결합하는 경우가 많습니다.

시계열 분석에는 광범위한 응용 분야가 있습니다. 금융에서는 주가 예측과 위험 평가에 사용됩니다. 주식 데이터에 대한 롤링 통계 계산:

from tslearn.clustering import TimeSeriesKMeans

kmeans = TimeSeriesKMeans(n_clusters=3, metric="dtw")
clusters = kmeans.fit_predict(time_series_data)

IoT에서는 이상 징후를 감지하고 장비 고장을 예측합니다. 간단한 임계값 기반 이상 탐지:

from darts import TimeSeries
from darts.models import ExponentialSmoothing, ARIMA

series = TimeSeries.from_dataframe(df, 'date', 'value')

models = [ExponentialSmoothing(), ARIMA()]
for model in models:
    model.fit(series)
    forecast = model.predict(12)
    print(f"{type(model).__name__} MAPE: {model.mape(series, forecast)}")

수요 예측은 지수평활과 같은 기술을 활용합니다.

# Forward fill
df_ffill = df.fillna(method='ffill')

# Backward fill
df_bfill = df.fillna(method='bfill')

과거 판매 데이터를 바탕으로 미래 수요를 예측하는 것입니다.

시간이 지남에 따라 통계적 속성이 변하는 비정상성은 일반적인 함정입니다. Augmented Dickey-Fuller 테스트는 정상성을 확인합니다.

df_interp = df.interpolate(method='time')

Non-stationary 계열은 모델링하기 전에 차이를 두거나 변환해야 할 수도 있습니다.

이상값으로 인해 결과가 왜곡될 수 있습니다. IQR(사분위간 범위) 방법은 잠재적 이상값을 식별합니다.

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

result = seasonal_decompose(df['value'], model='additive')
trend = result.trend
seasonal = result.seasonal
residual = result.resid

이상값 처리는 도메인 지식 및 분석 요구 사항에 따라 다릅니다.

Pandas는 데이터를 다양한 주파수로 쉽게 리샘플링합니다.

from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error
import numpy as np

mae = mean_absolute_error(actual, predicted)
mse = mean_squared_error(actual, predicted)
mape = np.mean(np.abs((actual - predicted) / actual)) * 100

다양한 소스의 데이터를 결합하거나 분석을 위해 데이터를 정렬할 때 유용합니다.

특성 엔지니어링은 중요한 특성을 포착하는 특성을 생성합니다. 요일, 월, 분기 추출:

import yfinance as yf

# Download stock data
stock_data = yf.download('AAPL', start='2020-01-01', end='2021-12-31')

# Calculate 20-day rolling mean and standard deviation
stock_data['Rolling_Mean'] = stock_data['Close'].rolling(window=20).mean()
stock_data['Rolling_Std'] = stock_data['Close'].rolling(window=20).std()

이러한 기능은 순환 패턴을 포착하여 모델 성능을 향상시키는 경우가 많습니다.

벡터 자동 회귀(VAR)는 여러 관련 시계열을 처리합니다.

def detect_anomalies(series, window_size, num_std):
    rolling_mean = series.rolling(window=window_size).mean()
    rolling_std = series.rolling(window=window_size).std()
    anomalies = series[(series > rolling_mean + (num_std * rolling_std)) | (series < rolling_mean - (num_std * rolling_std))]

이 모델은 시계열 간의 상호작용을 모델링하여 잠재적으로 예측을 개선합니다.

Python은 시계열 분석을 위한 강력한 생태계를 제공합니다. 데이터 조작을 위한 Pandas부터 고급 예측을 위한 Prophet 및 Darts까지 이러한 라이브러리는 강력한 기능을 제공합니다. 이러한 도구를 도메인 전문 지식과 데이터 특성에 대한 신중한 고려와 결합하면 다양한 애플리케이션에서 귀중한 통찰력과 정확한 예측을 얻을 수 있습니다. 성공은 기본 원칙과 문제별 요구 사항을 이해하는 데 달려 있다는 점을 기억하십시오. 비판적 평가, 가정 검증, 반복적 개선은 효과적인 시계열 분석의 핵심입니다.

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101권

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