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이 연습은 강의의 일부입니다
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.
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.
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.
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.
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