시계열데이터1 [KT AIVLE SCHOOL] KT Aivle 5차 미니프로젝트 후기 1 5차 미니프로젝트에서는 시계열 데이터를 활용한 상품 판매량 예측 모델링을 진행했습니다. EDA 탐색적 분석 중요 범줏값의 비율을 확인합니다.각 범주별 판매량 및 판매량 추이등을 확인 했습니다. 두 범주별 판매량 추이를 이용해 판매량을 선그래프로 시각화해 시계열 패턴을 찾았습니다. diff()함수를 사용해 변수에 대한 변화량을 확인할 수 있습니다. 데이터프레임 구성기본 변수 구성날짜 변수에서 요소 추출데이터 전처리결측치 처리범주형 데이터의 가변수화데이터 분할(학습용, 검증용)# datetime 형으로 변환sales['Date'] = pd.to_datetime(sales['Date'] )oil_price['Date'] = pd.to_datetime(oil_price['Date'] )orders['Dat.. 2024. 5. 12. 이전 1 다음
