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[Advanced] Practical Statistical Inference and Machine/Deep Learning for Time Series Forecasting

✔️ Fast Campus Online All-in-one Package

파이썬을 활용한 시계열 데이터 분석 강의자료 공간입니다.

• 강의링크: https://fastcampus.co.kr/data_online_pyt (종료)
• 공지사항:
  • 동영상은 편집 과정에서 목차구성이나 내용에 변화 또는 오류가 있을 수 있으나, 강의자료는 항상 최신이며 정확합니다.
  • 강의자료의 오탈자를 포함한 내용이슈가 있어서 언제든 문의주시면 최대한 빨리 업데이트 할 계획입니다.
  • 21년도 하반기 오픈 이후, 지속적인 파이썬 업데이트로 인해 일부 실습이 미실행 될 수 있습니다.
  • 고급 강의에 대한 요청이 많습니다만, 이미 예약된 강의/프로젝트 등으로 당분간 제공은 어려울 것 같습니다.
  • 파이썬 사용법 튜토리얼은 크크인싸이트에 무료로 제공합니다.
  • 저의 강의종류와 방향은 Curriculum-Guide에서 확인할 수 있습니다.
  • 그 외 강의전반적인 질문이나 실습관련 이슈들의 자주 등장하는 질문들은 Question-and-Answer에서 확인할 수 있습니다.

all-about-time-series-analysis's Issues

아무리 지웠다 깔아도 Jupyterlab extension이 제대로 깔리지 않습니다

계속 지웠다가 깔았다가 반복하는데 Jupyter Lab extension들 설치에서 오류가 납니다
특히 TOC, Shortcut UI, Variable Inspector는 한번도 깔린적이 없는듯 합니다ㅠ

잔차진단 관련 문의?

안녕하세요

분석종료 위한 잔차진단 파트에서 잔차의 '정상성' '정규분포' '자기상관' '등분산성' 의 특성을 가지고 있다고 판별되면
이는 잔차가 백색잡음의 형태를 띄며 더 이상 f(x) 의 변화가 필요없다. 학습이 끝이다.
라고 생각하면 되는건가요?

백색잡음에서 잔차진단으로 학습이 넘어오면서 해당 내용의 관계가 잘 이해가 안가네요.

감사합니다.

AR/MA 모델 관련 질문?

안녕하세요 제가 강의 들으면서 이해가 안 가는 부분이 있어서요.
AR / MA 모델은 결국 y값의 패턴으로 y를 예측한다고 보면 되는거죠?
x값의 영향은 무시하고....

acf 수행, adf 결과 값에 대해 궁금한 점

안녕하세요 시간별 데이터가 있습니다.

실습하면서 acf 그래프는 항상 어떤 값 (2, 10 등등) 에서 수렴하는 것을 보고 AR 모델을 적용했던 것 같은데
아래 acf 그래프는 어떻게 해석해야 하나요?

참고로 adf는 아래와 같습니다.

adf 결과값에 의해서는 p-value에 의해 정상성 만족이라고 보면 되죠?

감사합니다.

trend, seasonal 등의 데이터 반영에 관한,

안녕하세요 추가 질문 하나 더 드리려고 하는데,

train : 2010 ~ 2019년
val : 2020년
test : 2021년

일 때,

reality를 반영하기 위해 2019년의 trend, seasonal 데이터를 2020년으로 복사해서 모델 학습 시켰습니다.

그럼 test 2021년 데이터는 2020년의 trend, seasonal 데이터를 가져와야할까요?
아니면 2019년의 trend, seasonal 데이터를 가져와야할까요?

감사합니다.

시계열 분석 수업 듣고 프로젝트를 하나 진행중입니다.

안녕하세요

시계열 분석 수업 듣고 프로젝트를 하나 진행중입니다.

2010 ~ 2020년 데이터가 있고 2021년 y를 예측하는 문제라고 했을 때,
train : 2010 ~ 2019년
val : 2020년
으로 해서 val_score 가 가장 좋은 것으로 모델을 정하고
해당 모델로 2021 데이터를 예측하면 될까요?
(모델은 일반적인 lgbm 이나 xgboost 사용 예정)

일반 정형 데이터가 아닌 시계열 데이터라 약간 다를 것 같은데
직전 2020년 데이터가 2021년에 가장 큰 영향을 미칠 것 같은데,
2020년을 val 데이터로만 써도 될까요?

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파이썬을 활용한 시계열 데이터 분석 A-Z 올인원 패키지 Online. 관련 질문 드립니다.

2.2.2 시계열 데이터 준비 에서
one-step ahead cross-validation two-step ahead cross-validation 모델을 앙상블해서 쓰는건 어떨까요?