따라하면서 배우는 시계열 예측 프로젝트 (2)

선행 학습 교재 시리즈

아래 교재들은 시계열(Time Series) 데이터를 처음 배우는 분들을 위한 연계된 시리즈입니다.

무엇을 다루는 교재인가요?

이 교재는 시계열 데이터의 다층적 주기성 패턴을 체계적으로 발견하고 분석하는 방법을 학습할 수 있도록 구성된 실습 중심의 가이드입니다. 2024년 택시 수요 데이터를 활용하여 월별 계절성부터 시간대별 일일 사이클, 요일별 주간 사이클까지 시계열 데이터에 숨겨진 다양한 패턴을 단계적으로 탐색합니다.

택시 수요는 우리가 일상에서 쉽게 경험할 수 있는 시간적 패턴의 보고입니다. 연말 성수기와 여름 휴가철의 차이, 출퇴근 시간대의 뚜렷한 피크, 평일과 주말의 극명한 대비 등 직관적으로 예상할 수 있는 패턴들이 실제 데이터로 어떻게 나타나는지 확인하며, 시계열 분석의 핵심 개념인 계절성과 주기성을 자연스럽게 이해할 수 있습니다.

단순한 데이터 조회에 그치지 않고, 실제 데이터 사이언티스트가 시계열 EDA에서 사용하는 전문적인 기법들을 다룹니다. pandas의 시계열 인덱싱과 리샘플링, groupby를 활용한 다차원 집계, matplotlib의 고급 시각화 옵션, 그리고 패턴 분석을 통한 비즈니스 인사이트 도출까지 실무에서 바로 활용 가능한 기술들을 익힐 수 있습니다.

특히 각 스테이지마다 발견되는 패턴의 정량적 분석(75.2%의 월별 변동, 70배의 시간대별 차이, 68.5%의 평일 대비 주말 비율 등)을 통해 데이터 기반 의사결정의 기초를 다지고, 향후 머신러닝 모델링에서 중요한 피처로 활용될 수 있는 시간 관련 변수들의 특성을 깊이 있게 이해할 수 있습니다.

이번 교재에서 배워요.