My Data Story

◈ '시계열 데이터 분석 절차' 목차 ◈ 1. 시계열 데이터 분석 절차(1/6) - 시계열 데이터 패턴 추출 2. 시계열 데이터 분석 절차(2/6) - 시계열 데이터 분리 3. 시계열 데이터 분석 절차(3/6) - 시계열 데이터 전처리(1) 4. 시계열 데이터 분석 절차(4/6) - 시계열 데이터 전처리(2) 5. 시계열 데이터 분석 절차(5/6) - 시계열 레퍼런스 모델 구현 및 성능 확인 6. 시계열 데이터 분석 절차(6/6) - 분석 종료 위한 잔차 진단 레퍼런스 모델로 예측한 결과와 실제 결과 사이의 차이인 '잔차에 대한 분석'을 통해 추가적인 분석 방향에 대해 고민해야 한다. 1. 백색 소음 실제값과 예측값 차를 잔차라고 한다. 잔차를 살펴보았을 때 잔차에 아무런 패턴이 남아 있지 않다면 f(x..