핵심 개념
시계열 데이터 시각화를 위한 일반적이고 효과적인 방법을 제시한다.
초록
이 논문은 시계열 데이터 시각화에 대한 일반적이고 효과적인 방법을 제안한다.
먼저 데이터 전처리 및 특징 엔지니어링 과정을 거친다. 이를 통해 데이터를 시각화하기 적합한 형태로 변환한다.
그 다음 5단계의 일반적인 시각화 방법을 제시한다:
- 타깃 변수에 적합한 시간 단위 선택
- 시간 단위와 타깃 변수를 이용한 기본 플롯 생성
- 범주형 변수를 이용해 플롯 세분화
- 연속형 변수를 이용해 플롯 세분화
- 가장 구분이 잘 되는 변수 조합으로 플롯 추가 세분화
이러한 단계를 거치면 타깃 변수와 다른 변수들 간의 관계, 데이터의 일반적인 추세 등을 효과적으로 파악할 수 있다. 이는 시계열 데이터 분석 및 모델링에 유용하게 활용될 수 있다.
통계
시계열 데이터 시각화를 위해서는 시간 단위, 범주형 변수, 연속형 변수 등을 활용해야 한다.
인용구
"시각화는 데이터에 내재된 관계와 특징을 쉽게 파악할 수 있게 해준다."
"시간 단위 선택은 시계열 데이터 분석에 매우 중요하다."
"범주형 변수와 연속형 변수를 활용한 세분화는 데이터의 추세를 잘 보여준다."