시계열 데이터 분석을 위한 유용한 5가지 Python 스크립트

섹션별 상세

불규칙한 간격으로 수집되는 원시 데이터를 일정한 빈도로 정렬하기 위해 pandas의 resample 기능을 활용합니다. 사용자가 설정한 빈도에 따라 평균(mean)이나 합계(sum) 등 컬럼별로 다른 집계 방식을 적용하며, 결측치는 선형 보간법이나 전방 채우기(forward-fill) 방식으로 처리하여 데이터의 연속성을 확보합니다.

데이터의 왜곡을 방지하기 위해 z-score, IQR(사분위 범위), 이동 평균 기반의 롤링 통계 등 세 가지 기법으로 이상치를 자동 식별합니다. 각 기법은 데이터의 특성에 맞춰 선택 가능하며, 분석 결과는 이상치 플래그가 포함된 주석 파일과 시각화 차트로 출력되어 분석가가 즉각적으로 데이터 품질을 판단할 수 있게 돕습니다.

근거

이상치 탐지 스크립트는 z-score, IQR, 롤링 통계라는 세 가지 탐지 기법을 선택적으로 제공한다. — 2. Detecting Anomalies in Time Series Data 섹션의 What the Script Does 부분

statsmodels의 seasonal_decompose를 사용하여 시계열을 트렌드, 계절성, 잔차(noise)의 세 가지 성분으로 분리합니다. 가법(additive) 및 승법(multiplicative) 모델을 모두 지원하여 계절적 변동의 크기가 시간에 따라 변하는지 여부에 따라 최적의 분해 방식을 선택할 수 있으며, 각 성분은 별도의 컬럼으로 저장되어 개별 분석이 가능합니다.

SARIMA 모델을 활용하여 과거 데이터를 학습하고 미래 수치를 예측하며, AIC 최소화 전략을 통해 최적의 하이퍼파라미터를 자동으로 탐색합니다. 전체 데이터를 학습셋과 테스트셋으로 분리하여 MAE 및 RMSE 지표로 모델의 정확도를 검증하고, 95% 신뢰 구간이 포함된 예측 차트를 생성하여 결과의 신뢰성을 시각적으로 제공합니다.

근거

SARIMA 모델 예측 시 AIC(Akaike Information Criterion) 최소화를 통해 모델 파라미터를 자동 선택할 수 있다. — 4. Forecasting with Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average 섹션의 How It Works 부분

여러 시계열 데이터 간의 상관관계와 선행/후행 관계를 파악하기 위해 피어슨 및 스피어먼 상관계수와 교차 상관(cross-correlation) 분석을 수행합니다. 다중 탭 보고서를 통해 각 시리즈의 트렌드 방향과 통계 요약표를 제공하며, 상관관계가 높은 상위 5개 쌍에 대해서는 이중 축 라인 차트를 생성하여 데이터 간의 상호작용을 명확히 보여줍니다.

이미지 분석

Infographic
리샘플링, 이상치 탐지(LAG), 성분 분해, 예측 차트, 다중 데이터 비교 등 아티클에서 다루는 5가지 스크립트의 주요 기능을 아이콘과 그래프로 요약하여 보여줍니다. 각 분석 단계가 시계열 데이터 처리 과정에서 어떤 역할을 하는지 직관적으로 이해하도록 돕습니다.
시계열 분석의 5가지 핵심 단계를 시각화한 인포그래픽

기술

Python
pandas
statsmodels
SARIMA

활용 사례

센서 데이터 정제 및 리샘플링
금융 데이터 이상치 탐지
수요 예측 및 트렌드 분석
다중 지표 간 상관관계 분석

언급된 리소스

GitHubTime Series Analysis Scripts GitHub