데이터 시각화 기술 – 기본부터 고급까지 데이터 시각화 기술은 현대 데이터를 이해하고 분석하는 데 필수적인 도구입니다. 이번 글에서는 데이터 시각화를 위한 주요 라이브러리인 Matplotlib, Seaborn, Plotly에 대해 알아보고, 이를 활용하여 기본 플롯팅부터 고급 시각화, 그리고 인터랙티브 그래프까지 만드는 방법을 소개합니다. 해당 글을 통해 데이터 시각화의 기초와 다양한 활용법을 익히고, 데이터를 더욱 효과적으로 분석하고 소통하는 방법을 … Read more
금융 시장 시계열 데이터 분석 금융 시장은 세계 경제를 움직이는 중요한 요소 중 하나로, 주가, 환율, 금리 등 다양한 데이터가 매일 변화합니다. 이러한 데이터를 분석하고 미래를 예측하는 것은 금융 시장 전문가들에게 매우 중요한 과제입니다. 시계열 데이터 분석은 과거의 데이터를 바탕으로 미래를 예측하는데 활용되는 중요한 도구입니다. 이 글에서는 금융 시장에서의 시계열 데이터 분석 방법과 이를 통해 … Read more
“`html 계절성 분해와 계절조정 시계열 계절성 분해와 계절조정 시계열 분석 방법 시계열 데이터에서 계절성을 분해하고 분석하는 방법은 경제 및 사회 현상을 예측하고 이해하는 데 매우 중요한 통계적 기법입니다. 계절조정 시계열을 통해 계절적인 요소를 제거하면 각종 변동 요소들을 독립적으로 분석할 수 있어 더욱 정확한 예측이 가능합니다. 이번 글에서는 계절성 분해와 계절조정 시계열의 중요성, 구현 방법, 그리고 … Read more
이동평균과 단순 예측 모델 데이터 분석과 예측에서 가장 기초적인 기법 중 하나인 이동평균은 많은 사람들이 쉽게 접근할 수 있는 방법입니다. 이동평균(Moving Average)은 특별한 수학적 지식 없이도 데이터를 부드럽게 만들고 일관된 패턴을 확인하는데 도움을 줍니다. 이 글에서는 이동평균의 기본 개념과 이를 통해 데이터를 부드럽게 처리하는 방법을 살펴보고, 미래 값을 예측하는 단순 예측 모델에 대해서도 알아보겠습니다. 또한, … Read more
데이터 시각화 및 추세 파악 데이터 시각화는 특히 시계열 데이터를 분석할 때 강력한 도구입니다. 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터를 의미하며, 이를 통해 우리는 다양한 패턴과 트렌드를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 경제 데이터, 기후 변화 데이터, 주식 시장 데이터 등이 모두 시계열 데이터에 해당합니다. 이 글에서는 시계열 데이터를 시각화하고 분석하는 방법을 Python의 Matplotlib과 … Read more