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시계열 데이터 분석 코드 - 2

.rolling( ) (count_day, count_week) 해당 실습에서는 빈도(frequency)를 시간('H')으로 설정했다. 하지만, 이 데이터에서 시간으로 빈도를 설정하는 것이 가장 옳은 방식이라고 단정할 수는 없다. 시간 외에도 일(Day), 주(Week)의 단위에 대해서도 데이터를 분석해봐야 하고, 이때 사용할 수 있는 함수가 .rolling( )이다. pd.concat([raw_all[['count']], raw_all[['count']].rolling(24).mean(), raw_all[['count']].rolling(24*7).mean()], axis = 1).plot(kind = 'line', figsize = (20, 6), linewidth = 3, fontsize = 20,..
딥러닝/시계열 2021. 2. 17. 12:00
시계열 데이터 분석 실습 코드 - 1

데이터는 이전 포스팅에서 어디에서 가져올 수 있는지 확인 가능하다. 데이터 불러오기 !python -m pip install --user --upgrade pip 위의 코드를 주피터 노트북에서 실행함으로써, anaconda prompt에서 입력해야 하는 명령어를 주피터 노트북 상에서 실행할 수 있다. #ignore wanrings import warnings # warnings.filterwarnings('always') # 항상 warning이 뜨도록 설정 warnings.filterwarnings('ignore') #System related and data input controls import os #Data manipulation and visualization import pandas as p..
딥러닝/시계열 2021. 2. 16. 23:34
시계열 데이터 패턴 추출 (Feature Engineering) 1

시계열 데이터 분석을 위해서 사용하는 데이터는 https://github.com/cheonbi/OnlineTSA/tree/master/Data/BikeSharingDemand에서 다운받을 수 있다. cheonbi/OnlineTSA Online Course of Time Series Analysis. Contribute to cheonbi/OnlineTSA development by creating an account on GitHub. github.com 원본 데이터는 Kaggle에서 가져온 것으로 https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand/overview 에서 다운받을 수 있다. 데이터 전처리 과정 String to DateTime Frequency 설정 시계열 데..
딥러닝/시계열 2021. 2. 1. 18:02