슬라이딩 윈도우 데이터 가공: 시계열 데이터 분석의 핵심 기법

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시계열 데이터를 다룰 때 자주 사용되는 '슬라이딩 윈도우' 기법에 대해 알아보겠습니다. 이 방법은 데이터 과학자들이 연속적인 데이터 포인트를 효과적으로 분석하고 가공하는 데 사용하는 강력한 도구입니다.

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슬라이딩 윈도우란?

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슬라이딩 윈도우는 고정된 크기의 '윈도우'를 데이터를 따라 이동시키면서 각 윈도우 내의 데이터를 분석하는 기법입니다. 이 방법을 통해 시간에 따른 데이터의 변화를 연속적으로 관찰할 수 있습니다.

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슬라이딩 윈도우의 주요 특징

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1. 윈도우 크기 : 분석하고자 하는 데이터 포인트의 수를 결정합니다.

2. 스텝 크기 : 윈도우가 이동하는 간격을 정합니다.

3. 연산 : 각 윈도우 내에서 수행할 계산을 정의합니다 (예: 평균, 중앙값, 최대값 등).

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슬라이딩 윈도우의 응용 분야

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- 주식 시장 분석 : 이동 평균을 계산하여 주가 트렌드를 파악합니다.

- 신호 처리 : 노이즈 제거나 신호 평활화에 사용됩니다.

- 이상 탐지 : 실시간 데이터 스트림에서 비정상적인 패턴을 식별합니다.

- 시계열 예측 : 과거 데이터를 기반으로 미래 값을 예측합니다.

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Python을 이용한 슬라이딩 윈도우 구현 예시

import pandas as pd
import numpy as np

# 샘플 데이터 생성
data = pd.Series(np.random.randn(1000))

# 슬라이딩 윈도우 적용 (윈도우 크기: 7, 이동 평균 계산)
rolling_mean = data.rolling(window=7).mean()

print(rolling_mean.head(10))