농산물 가격 예측 프로젝트 🍊

정형, 초급, 시계열, 농작물

  • 초급 프로젝트
  • 5 시간 6 스테이지
  • 1029 명

프로젝트 설명

어떤 프로젝트일지 시작하기 전에 읽어보세요

개요

프로젝트의 초점은 2021년도에 열렸던 농산물 가격 예측 대회의 데이터를 기반으로 시계열 데이터 분석 및 시계열 예측의 기본기를 다질 수 있도록 구성되어 있습니다.

목표

1. 시계열 데이터 이해와 분석: 시계열 데이터의 기본 구조와 특성, 그리고 주요 분석 기법(e.g., 이동평균, 지수이동평균, 계절성 분해 등)을 이해하고 적용합니다.

2. 데이터 전처리 및 정상성: 누락된 데이터, 이상치, 0 값 등을 처리하고, 시계열 데이터의 정상성을 검정합니다.

3. 기초부터 고급 예측 모델까지: Naive Forecasting으로 시작하여, ARIMA와 LightGBM 같은 고급 예측 모델까지 이해하고 적용합니다.

4. 파라미터 튜닝과 성능 평가: ACF, PACF 그래프 및 Optuna를 활용하여 모델의 성능을 최적화하고, NMAE 같은 성능 지표로 평가합니다.

5. Feature Engineering과 모델 고도화: 다양한 Feature Engineering 기법을 활용하여 모델의 성능을 향상시킵니다.

6. 실전 적용과 결과 해석: 학습한 모델을 실제 데이터에 적용하여 예측 결과를 생성하고, 이를 시각적으로 분석 및 해석합니다.

이러한 학습 목표를 통해 참가자들은 시계열 데이터 분석의 전반적인 과정을 체계적으로 배우고, 실제 문제에 적용하는 능력을 키울 수 있습니다.

설명

본 프로젝트의 목표는 농산물 가격 예측을 위한 시계열 데이터 분석과 모델링을 주제로 합니다. 총 6개의 스테이지로 구성되어 있으며, 각 스테이지는 다양한 학습 목표와 단계를 가지고 있습니다. 이 교재를 통해 학습자는 시계열 데이터의 특성을 이해하고, 이를 분석, 전처리, 모델링하는 전반적인 과정을 체계적으로 배울 수 있습니다.

프로젝트 과정

차근차근 단계를 밟아 학습해보세요.

스테이지 6 개

1. 시계열 데이터 및 대회 규정 탐색에서 Naive Forecasting 까지
2. 시계열 데이터 분석과 시각화를 통한 특성 이해
3. 데이터 전처리와 시계열 정상성(Stationarity)에 대한 이해
4. ARIMA 모델을 활용한 시계열 예측 기초와 적용
5. LightGBM을 활용한 시계열 예측 기초와 성능 검증
6. 시계열 예측을 위한 Feature Engineering부터 모델 고도화까지: 전체 흐름 완벽하게 이해하기
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내 학습 진도

1. 시계열 데이터 및 대회 규정 탐색에서 Naive Forecasting 까지
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