Pandas Time Series Analysis

Dalam menganalisa data terkadang kita akan menemui data yang berbentuk Time-series. yaitu data yang menpunyai index berupa sebuah datetime. seperti finansial data, jumlah customer perbulan, jumlah produksi perbulan dan lain-lain. dari data tersebut kita bisa melakukan analisa untuk mendapatkan insight dari data tersebut. selain itu juga dapat melakukan prediksi kedepanya sehingga membantu dalam mengambil keputusan bisnis. dengan pandas kita bisa melakukan analisa time-series secara sederhana. mulai visualisasi hingga membuat moving average.

nah. untuk dapat melakukan analisa maka yang pertama dilakukan adalah membuat sebuah date menjadi index data tersebut. dengan pandas dapat melakukan dengan cara seperti dibawah ini.

Setelah itu kita juga dapat menampilkan secara periocly, misal ingin menampilkan nilai rata-rata pada tiap akhir tahun

Lalu kita juga bisa memvisualisasikan dalam bentuk sebuah plot

Selain itu kita dapat menampilkan pergerakan Moving Averagenya. Moving average sendiri merupakan garis yang didapat dari perhitungan harga sebelum hari ini, yang menghitung pergerakan harga rata-rata dari suatu nilai dalam suatu rentang waktu tertentu.

dengan menggunakan pandas maka melakukan analisa akan menjadi lebih mudah. untuk selanjutnya dapat dilakukan prediksi misalnya dapat menggunakan teknik ARIMA dan lain-lain.

Related posts:

Like leaves fallen from a tree. “Overgrown” is published by Eeyore Woods.

I still remember that in some science fiction movies, driverless vehicles always attract everyone’s attention.Imagining cars no longer needs a driver, and you can sit in the back seat to enjoy the…

When you inspect a web element on the web page, and mouse hover a CSS property like “margin” or “padding” under the styles tab, all nodes affected by that declaration will be highlighted (Figure 1)…