Ringkasan
6 mins·
loading
·
loading
·
Table of Contents
Pandas - Proses Data Time Series - This article is part of a series.
A. Pemahaman Data Time Series #
- Data time series adalah data yang dikumpulkan atau diukur secara berurutan dalam interval waktu tertentu.
- Karakteristik utama dari data time series adalah adanya urutan waktu yang mempengaruhi perilaku data.
- Contoh data time series meliputi data keuangan harian, suhu harian, atau data penjualan bulanan.
B. Pengolahan Data Time Series dengan Pandas: #
1. Pengenalan DateTime di Pandas #
- Konversi Tipe Data ke DateTime: Mengubah kolom tanggal menjadi tipe data DateTime.
- Indexing dengan DateTime: Menggunakan DateTime sebagai indeks untuk mempermudah manipulasi dan analisis data.
2. Resampling Data #
- Downsampling: Mengubah data ke frekuensi yang lebih rendah (misalnya, dari harian menjadi bulanan).
- Upsampling: Mengubah data ke frekuensi yang lebih tinggi (misalnya, dari bulanan menjadi harian).
3. Pengelompokan Waktu (Time-based Grouping) #
- Grouping Berdasarkan Tahun, Bulan, atau Hari: Pengelompokan data berdasarkan interval waktu tertentu. Operasi Agregasi pada Grup: Melakukan operasi agregasi seperti sum, mean, atau count pada kelompok data.
C. Analisis Trend Dan Seasonality #
1. Identifikasi Trend Menggunakan Metode Rata-rata Bergerak (Rolling Average): #
- Pendahuluan: Memahami konsep trend dan seasonality dalam data time series.
- Identifikasi Trend: Menggunakan metode rata-rata bergerak untuk merata-ratakan fluktuasi harian dan mengidentifikasi tren jangka panjang.
2. Identifikasi Seasonality Menggunakan Dekomposisi Seasonal: #
- Pendahuluan: Menjelaskan pentingnya identifikasi musim dalam data time series.
- Dekomposisi Seasonal: Memisahkan data menjadi komponen trend, musiman, dan residu menggunakan metode dekomposisi seasonal.
Kesimpulan:
Materi ini mencakup pemahaman dasar tentang data time series, pengolahan data menggunakan Pandas, dan analisis tren serta musim. Penggunaan metode rata-rata bergerak membantu mengidentifikasi tren, sementara dekomposisi seasonal memisahkan komponen musiman. Analisis ini memberikan wawasan yang penting dalam mengambil keputusan dan merencanakan strategi berdasarkan pola perubahan data seiring waktu.