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date_range()
date_range() · 특정 범위의 타임스탬프(timestamp) 형식의 시계열 자료를 생성합니다. · 시작일과 종료일 또는 시작일과 기간을 입력하면 범위 내의 시계열 데이터를 만들어줍니다. parameter description start 시작일 end 종료일 periods 기간 freq 형식 지정 DatetimeIndex() 의 freq 매개변수와 동일 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.date_range.html
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to_datetime()
to_datetime() · 날짜/시간을 나타내는 문자열을 자동으로 datetime 자료형으로 바꿔줍니다. · 반환 타입은 DatetimeIndex 자료형 객체로 반환됩니다. parameter description arg datetime 형식으로 변환할 데이터 http://bit.ly/379UsJX
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DatetimeIndex()
DatetimeIndex() · DatetimeIndex() 메소드는 특정한 순간에 기록된 타임스탬프(timestamp) 형식의 시계열 자료를 다루기 위한 인덱스를 만들어줄때 사용합니다. · 타임스탬프 인덱스의 라벨값이 반드시 일정한 간격일 필요는 없습니다. parameter description dtype data type freq 특정한 날짜만 생성되도록 시계열 데이터의 형식 지정 보조함수 설명 pd.to_datetime() 날짜/시간을 나타내는 문자열을 자동으로 datetime 자료형으로 바꾼 후 DatetimeIndex 자료형 인덱스를 생성합니다. pd.date_range() 모든 날짜/시간을 일일히 입력할 필요없이 시작일과 종료일 또는 시작일과 기간을 입력하면 범위 내의 인덱스를 생성합니다.
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시계열 데이터 다루기
시계열 데이터 다루기
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예측 기법 고려요소
예측 기법 고려요소 · 예측이 왜 필요한가? · 누가 예측치를 사용할 것인가? · 가용한 데이터의 특징은 무엇인가? · 어느 정도의 기간을 예측할 것인가? · 최소한의 데이터 필요는 어느 정도인가 · 어느 정도의 정확도를 요하는가? · 예측에 수반되는 비용은 얼마인가?
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비편향(Unbiased)
비편향(Unbiased) 결과값이 어느 한 쪽으로 치우치지 않아 모집단을 대표할 수 있습니다.