Prophet 모델을 사용하기 위한 데이터 준비 방법 - 시계열 분해 (Time Series Decomposition)

Prophet 모델을 사용하기 위한 데이터 준비 방법 - 시계열 분해 (Time Series Decomposition)

Prophet 모델을 사용하기 위한 데이터 준비 방법 중에서 시계열 분해 (Time Series Decomposition)를 배우고 예측의 정확성을 높이세요.

 

Prophet 모델을 포함한 모든 예측 모델을 구축할 때 데이터 준비는 중요한 단계입니다. Prophet 모델은 Facebook에서 개발한 인기 있는 오픈 소스 도구로, 시계열 데이터를 예측하는 데 사용됩니다. 여기에서는 정확하고 신뢰할 수 있는 Prophet 모델을 구축하기 위해 사용할 수 있는 다양한 데이터 준비 기술에 대해 논의로 여기에서는 시계열 분해에 알아 보도록 하겠습니다.

 

1. 데이터 정제 (Data Cleaning)
2. 시계열 분해 (Time Series Decomposition)
3. 시계열 정상성 (Time Series Stationarity)
4. 특성 선택 (Feature Selection)
5. 학습-테스트 분할 (Train-Test Split)
6. 하이퍼파라미터 튜닝 (Hyperparameter Tuning)

 

시계열 분해 (Time Series Decomposition)

시계열 분해는 주로 추세, 계절성, 순환성 분석, 불규칙성 분석으로 구성된 시계열을 기본 요소로 분해하는 과정입니다. 이는 Prophet 모델과 같은 기법으로 시계열 데이터를 모델링하기 위한 준비 과정 중요한 단계입니다.

statsmodels 라이브러리의 seasonal_decompose() 함수를 사용한 시계열 분해의 예시입니다.

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# Read data from CSV file
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# Perform time series decomposition
decomposition = seasonal_decompose(data['target'], model='additive')
trend = decomposition.trend
seasonal = decomposition.seasonal
residual = decomposition.resid

이 예시에서는 pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 파일에서 시계열 데이터를 읽어옵니다. 그리고 statsmodels 라이브러리의 seasonal_decompose() 함수를 사용하여 시계열 분해를 수행합니다. model 매개변수는 시계열 구성요소가 더해지는 것을 나타내기 위해 'additive'로 설정됩니다. 결과로 나오는 추세, 계절성 및 잔차 성분은 별도의 변수에 할당됩니다.

 

추세 분석

추세 분석은 데이터의 장기적인 패턴이나 방향성을 파악하고 분석하는 기법입니다. 추세 구성요소는 시계열 데이터의 전반적인 성장 또는 감소 패턴을 나타냅니다. 추세는 상승, 하강 또는 평평한 것일 수 있으며, 추세 분석은 선형 회귀, 이동 평균 또는 지수 평활화 기법 등을 사용하여 수행할 수 있습니다.

# 필요한 라이브러리 가져오기
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# 데이터프레임으로 데이터 불러오기
df = pd.read_csv('time_series_data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 시계열 분해 수행
result = seasonal_decompose(df, model='additive')

# 추세 구성요소 추출
trend = result.trend

trend 변수는 이제 시계열 데이터의 추세 구성요소를 포함합니다. 추세 구성요소는 시계열 데이터의 장기적인 패턴이나 방향성을 나타냅니다.

 

계절성 분석

계절성 분석은 일정한 시간 간격으로 반복되는 패턴을 파악하고 분석하는 기법입니다. 계절성 구성요소는 시계열 데이터의 고정된 시간 간격으로 반복되는 패턴을 나타냅니다. 예를 들어, 크리스마스 장식품의 판매는 연말 시즌에 극점을 보일 수 있습니다. 계절성 분석은 계절성 분해 또는 계절성 자기회귀누적이동평균 (SARIMA) 모델 등의 기법을 사용하여 수행할 수 있습니다.

# 필요한 라이브러리 가져오기
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# 데이터프레임으로 데이터 불러오기
df = pd.read_csv('time_series_data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 시계열 분해 수행
result = seasonal_decompose(df, model='additive')

# 계절성 구성요소 추출
seasonal = result.seasonal

seasonal 변수는 이제 시계열 데이터의 계절성 구성요소를 포함합니다. 계절성 구성요소는 고정된 시간 간격으로 반복되는 패턴을 나타냅니다.

 

순환성 분석

순환성 분석은 계절성은 아니지만 일정한 간격으로 반복되는 더 긴 주기의 패턴을 파악하고 분석하는 기법입니다. 순환성 구성요소는 이러한 더 긴 주기의 패턴을 나타냅니다. 순환성 분석은 스펙트럼 분석이나 상태 공간 모델 등의 기법을 사용하여 수행할 수 있습니다.

불규칙 성분 분석은 추세, 계절성 또는 순환성 구성요소로 설명할 수 없는 랜덤 또는 예측할 수 없는 성분을 파악하고 분석하는 기법입니다. 불규칙 성분은 데이터의 노이즈나 오차를 나타내며, 다른 구성요소로 설명할 수 없는 성분입니다. 불규칙 성분 분석은 자기회귀누적이동평균 (ARIMA) 모델이나 상태 공간 모델 등의 기법을 사용하여 수행할 수 있습니다.

# 필요한 라이브러리 가져오기
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# 데이터프레임으로 데이터 불러오기
df = pd.read_csv('time_series_data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 시계열 분해 수행
result = seasonal_decompose(df, model='additive')

# 순환성 구성요소 추출
cyclical = df - result.trend - result.seasonal

cyclical 변수는 이제 시계열 데이터의 순환성 구성요소를 포함합니다. 순환성 구성요소는 계절성이 아닌 일정한 간격으로 발생하는 장기적인 패턴을 나타냅니다.

 

불규칙성 분석

불규칙성 분석은 시계열 데이터에서 추세, 계절성 및 순환성 구성 요소를 제외한 나머지 부분을 분석하는 것을 말합니다. 즉, 불규칙성 구성 요소는 시계열 데이터에서 추세, 계절성 및 순환성을 제외한 나머지 잡음 또는 오차 부분을 의미합니다. 이 구성 요소를 분석함으로써 시계열 데이터의 잡음과 오차를 이해하고, 예측 모델의 정확성을 높이기 위한 전처리 작업을 수행할 수 있습니다.

# 필요한 라이브러리 가져오기
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# 데이터프레임으로 데이터 불러오기
df = pd.read_csv('time_series_data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 시계열 분해 수행
result = seasonal_decompose(df, model='additive')

# 불규칙성 구성요소 추출
irregular = result.resid

irregular 변수는 이제 시계열 데이터의 불규칙성 구성요소를 포함합니다

 

전반적으로 시계열 분해는 시계열 데이터의 기본 패턴과 행동을 이해하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 이를 통해 예측을 수행하거나 의사 결정을 내리는 데 활용할 수 있습니다.

 

다음 글에서는 시계열 정상성 (Time Series Stationarity)에 대해서 알아 보도록 하겠습니다.

Prophet 모델을 사용하기 위한 데이터 준비 방법 - 시계열 정상성 (Time Series Stationarity)