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이 연습은 강의의 일부입니다
Python의 기본 시각화 도구를 활용하고, 시계열 그래프에 주석을 달고 자신만의 스타일로 꾸미는 방법을 배웁니다. 이 장이 끝나면 어떤 정적 데이터셋이든 설득력 있는 플롯으로 표현할 수 있게 됩니다.
이 장에서는 요약 통계를 계산하고 데이터를 집계해 시각화함으로써 시계열 데이터를 더 깊이 이해하는 방법을 익힙니다.
자기상관과 부분자기상관 플롯을 배우며 요약 통계를 넘어섭니다. 또한 시계열 데이터에서 계절성, 추세, 잡음을 자동으로 탐지하는 방법도 학습합니다.
Data Science 현장에서는 여러 개의 시계열을 동시에 분석해야 하는 프로젝트가 흔합니다. 이 장에서는 여러 시계열을 한 번에 플로팅하는 방법과, 복수 시계열 간의 관계를 발견하고 설명하는 방법을 보여드립니다.
현재 연습
이 장에서는 강의 전반에서 다룬 개념을 모두 연습해 볼 수 있습니다. 2000년부터 2010년까지의 미국 실업률을 시각화해 보겠습니다.