After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
시계열 데이터에 대해 모두 알아보세요
시간이 지남에 따라 변하는 데이터와 작업하는 것은 데이터 과학에서 필수적인 기술입니다. 이러한 데이터는 시계열이라고 합니다. 시계열이 무엇을 나타내는지에 대한 기초, 시계열 데이터의 요약 통계를 조회하는 방법, 그리고 시계열을 시각적으로 해석하는 방법을 배우게 됩니다.zoo, lubridate 및 xts로 시계열을 완벽하게 다루기
R에서 zoo 및 lubridate 패키지를 사용해 시계열 데이터를 가져오고, 탐색하고, 시각화하는 방법을 마스터하게 됩니다. 또한 해당 데이터의 기간과 샘플링 빈도 같은 시계열 정보의 핵심 속성을 확인하는 방법을 배우며, 그 과정에서 데이터 프레임과 시계열 간 변환에도 능숙해집니다. 또한 데이터를 집계함으로써 xts 패키지를 사용해 데이터의 전반적인 추세를 파악하는 방법을 배우게 됩니다.서브세팅 기술을 완벽하게 익히세요
특정 관심 기간에 집중하기 위해 시계열에서 윈도우를 부분집합으로 추출하는 방법을 다룹니다. 분, 시간, 월, 또는 연도마다와 같이 다양한 속도로 시계열 데이터를 샘플링하게 됩니다. 데이터의 누락된 값을 상수 채우기, LOCF 또는 선형 보간 방법으로 채워 넣는 ‘대치’ 방법도 배우게 됩니다. 또한 데이터와 함께 이동하거나 "롤링"하는 시계열의 "롤링" 윈도우를 생성하여 시간에 따른 데이터의 추세를 요약하는 방법도 배우게 됩니다. 또한 확장 윈도우를 만드는 방법도 배우게 되며, 이를 통해 이러한 요약 통계가 최종 값에 어떻게 가까워지는지 확인할 수 있습니다.사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
시계열 데이터란?
시계열이 무엇을 나타내는지의 기초, 시계열 데이터의 요약 통계를 구하는 방법, 그리고 분석의 탐색 단계에서 시계열 플롯을 시각적으로 해석하는 방법을 학습합니다. 또한 R 객체에서 날짜와 시간 정보를 관리하는 법과 날짜 형식을 일관되게 적용하는 방법도 다룹니다.
2
zoo로 시계열 조작하기
데이터의 시간 범위와 샘플링 주기처럼 시계열의 핵심 속성을 파악해 데이터를 더 잘 이해하는 방법을 배웁니다. 시계열 객체를 생성하고 조작하는 도구와 함수를 제공하는 zoo 패키지도 소개합니다. R의 많은 데이터 사이언스 작업이 데이터 프레임 패러다임을 사용하므로, 데이터 프레임과 시계열 객체 간 변환 방법도 익힙니다.
3
시계열 객체 인덱싱
관심 있는 특정 기간에 집중할 수 있도록 시계열에서 윈도를 부분 선택하는 방법을 다룹니다. 실제 시계열 데이터를 다룰 때는 데이터셋의 기간이 필요 이상으로 길어 시각화를 복잡하게 만들 수 있음을 확인합니다. 매분, 매시간, 매월, 매년 등 다양한 주기로 시계열을 리샘플링하고, 데이터를 집계해 xts 패키지를 통해 전반적인 추세를 파악하는 법을 배웁니다. 또한 결측값을 일정값 채우기, LOCF, 선형 보간 등으로 보완하는(imputing) 방법도 학습합니다.
4
롤링 윈도와 확장 윈도
데이터와 함께 이동(roll)하는 시계열의 “롤링” 윈도를 만들어, 연속된 몇 달의 관측치 평균이나 몇 주간의 매출 합계처럼 시간에 따른 추세를 요약하는 방법을 배웁니다. 평균, 중앙값, 합계, 최댓값 등의 전체 요약 통계만으로는 시간에 따른 변화 양상을 파악하기 어렵기 때문에, 롤링 윈도를 사용해 동적으로 통계를 계산할 수 있습니다. 롤링 윈도와 함께, 요약 통계가 최종값에 수렴하는 과정을 보여 주는 확장 윈도를 만드는 방법도 학습합니다.
R
R로 시계열 데이터 다루기
코스
완료
