Python, NumPy, Scipy를 활용한 이동 평균 계산
2024-07-27
Python, NumPy, Scipy를 활용한 이동 평균 계산
본문에서는 Python 프로그래밍 언어와 NumPy, Scipy 라이브러리를 활용한 이동 평균 계산 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.
필요한 라이브러리 설치
먼저, 프로젝트에 NumPy와 Scipy 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.
pip install numpy scipy
데이터 준비
이동 평균을 계산하기 위해서는 분석 대상 데이터를 준비해야 합니다. 데이터는 리스트, 넘파이 배열 또는 Pandas DataFrame 형태로 저장될 수 있습니다.
예를 들어, 다음과 같은 10개의 데이터 포인트를 포함하는 리스트를 만들 수 있습니다.
data = [10, 20, 30, 40, 50, 40, 30, 20, 10, 0]
이동 평균 계산
1 NumPy 활용
NumPy 라이브러리를 사용하면 다음과 같이 convolve 함수를 이용하여 간편하게 이동 평균을 계산할 수 있습니다.
import numpy as np
# 이동 평균 기간 설정 (예: 3)
window = 3
# 이동 평균 계산
moving_average = np.convolve(data, np.ones(window), mode='same') / window
print(moving_average)
2 Scipy 활용
Scipy 라이브러리를 사용하면 다음과 같이 signal.filtfilt 함수를 이용하여 이동 평균을 계산할 수 있습니다.
import scipy.signal as signal
# 이동 평균 기간 설정 (예: 3)
window = 3
# 이동 평균 계산
moving_average = signal.filtfilt(signal.lfilter([1/window] * window, 1, data), b=None, a=None)
print(moving_average)
3 Pandas 활용
Pandas 라이브러리를 사용하는 경우 다음과 같이 DataFrame의 rolling 함수를 이용하여 이동 평균을 계산할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터를 Pandas DataFrame으로 변환
df = pd.DataFrame(data)
# 이동 평균 기간 설정 (예: 3)
window = 3
# 이동 평균 계산
moving_average = df['data'].rolling(window=window).mean()
print(moving_average)
시각화
이동 평균 결과를 시각적으로 확인하기 위해 Matplotlib 라이브러리를 활용하여 데이터와 이동 평균 그래프를 함께 표현할 수 있습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(data, label='Original Data')
plt.plot(moving_average, label='Moving Average')
plt.legend()
plt.show()
추가 고려 사항
- 이동 평균 기간: 이동 평균 기간은 분석 대상 데이터와 원하는 정보의 특성에 따라 적절하게 설정해야 합니다. 기간이 너무 짧으면 데이터의 변화 추세를 제대로 파악하지 못하고, 기간이 너무 길면 변화에 대한 민감도가 떨어집니다.
- 가중 이동 평균: 기존의 이동 평균 방식은 과거 데이터를 모두 동일한 가중치로 반영하지만, 가중 이동 평균 방식은 최근 데이터에 더 높은 가중치를 부여하여 최신 정보를 반영하는 데 효과적입니다.
- 계절성 데이터: 데이터에 계절성이 존재하는 경우, 계절성을 제거하기 위한 전처리가 필요할 수 있습니다.
예제 코드: 이동 평균 계산 및 시각화
데이터 준비
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 데이터 생성
data = np.random.randint(1, 100, 20)
# 이동 평균 기간 설정
window = 3
이동 평균 계산
# NumPy 활용
moving_average_numpy = np.convolve(data, np.ones(window), mode='same') / window
# Scipy 활용
moving_average_scipy = signal.filtfilt(signal.lfilter([1/window] * window, 1, data), b=None, a=None)
# Pandas 활용 (선택적)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
moving_average_pandas = df['data'].rolling(window=window).mean()
시각화
plt.figure(figsize=(12, 6))
# 원본 데이터
plt.plot(data, label='Original Data')
# 이동 평균 (NumPy)
plt.plot(moving_average_numpy, label='Moving Average (NumPy)')
# 이동 평균 (Scipy)
plt.plot(moving_average_scipy, label='Moving Average (Scipy)')
# 이동 평균 (Pandas)
# if using Pandas, uncomment the following lines
# plt.plot(moving_average_pandas, label='Moving Average (Pandas)')
plt.legend()
plt.title('Moving Average')
plt.show()
추가 정보
- 본 코드는 예시이며, 실제 상황에 맞게 데이터, 이동 평균 기간, 시각화 방식 등을 변경해야 할 수 있습니다.
- 시각화를 위해 Matplotlib 라이브러리 외에도 Seaborn, Plotly 등 다양한 라이브러리를 활용할 수 있습니다.
주의 사항
- 이동 평균 계산은 과거 데이터만을 기반으로 하기 때문에 미래 데이터를 예측하는 데는 직접적으로 사용할 수 없습니다.
- 이동 평균 기간이 너무 길면 데이터의 변화 추세를 제대로 파악하지 못할 수 있으므로, 분석 대상 데이터의 특성에 맞게 적절하게 설정해야 합니다.
이동 평균 계산 대체 방법
선형 회귀:
- 장점:
- 데이터의 변화 추세를 선형 모델로 표현하여 보다 정확하게 예측할 수 있습니다.
- 이동 평균보다 더 많은 정보를 활용하기 때문에 변화 추세를 보다 명확하게 파악할 수 있습니다.
- 단점:
- 선형 회귀 모델이 데이터를 잘 표현하지 못하는 경우 오류가 발생할 수 있습니다.
- 이동 평균보다 계산 과정이 복잡합니다.
지수 평활:
- 장점:
- 최근 데이터에 더 높은 가중치를 부여하여 최신 정보를 반영하는 데 효과적입니다.
- 변화 추세가 빠르게 변하는 데이터에 적합합니다.
- 단점:
- 이동 평균보다 매개 변수를 설정하는 과정이 더 복잡합니다.
- 지수 평활 매개 변수의 선택에 따라 결과가 크게 달라질 수 있습니다.
칼만 필터:
- 장점:
- 측정 오류와 시스템 변화를 동시에 고려하여 데이터의 변화 추세를 추정합니다.
- 센서 데이터 등 불확실성이 높은 데이터에 적합합니다.
- 단점:
- 이동 평균이나 지수 평활보다 계산 과정이 매우 복잡합니다.
- 칼만 필터 모델을 설계하는 데 전문 지식이 필요합니다.
ARIMA 모델:
- 장점:
- 데이터의 자기 상관성을 고려하여 변화 추세를 예측합니다.
- 계절성 데이터에 적합합니다.
- 단점:
- ARIMA 모델의 차수를 적절하게 선택해야 정확한 예측 결과를 얻을 수 있습니다.
기계 학습:
- 장점:
- 단점:
- 많은 양의 학습 데이터가 필요합니다.
- 모델 학습 과정에 많은 시간과 계산 자원이 필요할 수 있습니다.
- 모델 해석이 어려울 수 있습니다.
위와 같은 다양한 대체 방법들이 존재하며, 각 방법마다 장단점이 있으므로, 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다. 또한, 여러 방법을 조합하여 사용하는 것도 효과적인 방법입니다.
- 데이터의 변화 추세는 선형적인가, 아니면 비선형적인가?
- 데이터에 계절성이 존재하는가?
- 데이터의 측정 오류는 얼마나 큰가?
- 데이터의 양은 얼마나 되는가?
- 어느 정도의 예측 정확도가 필요한가?
- 모델 해석이 얼마나 중요한가?
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