1. 시계열 데이터의 4가지 속성 : 계절성(s) , 추세성(t) , 반복성(r) , 순환성(c)
2. 다양한 형태의 시계열 데이터 : 우연변동, 계절변동, 추세변동, 계절적 추세변동, 순환변동 등
3. 시계열 데이터 처리 : 빈도(f) 추가 및 합치기 , 계절성을 제거한다 , 차분(diff)하기 ,lag 처리하기 등
# 시계열 데이터 EDA
1. 평활화 (Smoothing)
2. 필터링 (Filtering)
3. 요소분해 (Decomposition)
4. 시계열 상관관계 (Serial Correlation)
'machine learning' 카테고리의 다른 글
시계열 비지도학습의 유의점 & 해석방법 (0) | 2023.05.11 |
---|---|
scaler 공부 (0) | 2023.02.11 |
Cross Validation (0) | 2023.02.06 |
시계열 모델 (0) | 2023.01.13 |
GridSearchCV_ (0) | 2022.05.11 |