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# 좀더 다양한 시계열 데이터를 시각화해 봅시다

## 설명

이번 수업에서는 특수한 모델링이 필요한 유형의 (시계열) 데이터를 살펴봄으로써 시계열 예측에 대해 알아보기 시작했으며, 에너지 관련 데이터를 시각화해 보았습니다. 이 과제에서는 시계열 예측을 통해 유익한 결과를 도출해낼 수 있을 법한 다른 데이터를 찾아보세요. 세 가지 데이터를 찾아 ([Kaggle](https://kaggle.com)과 [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/catalog/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)에서 한번 찾아보세요) 시각화하고 특징(계절성, 급변동성, 동향 등)을 관찰해 Jupyter Notebook(노트북)에 기록해 보시기 바랍니다.

## 평가기준표

| 평가기준 | 모범                                                    | 적절                                                    |향상 필요                                                                              |
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|          | 노트북에 세 가지 데이터세트를 모두 시각화했으며 그 특징을 설명함 | 노트북에 두 가지 데이터세트를 시각화했으며 그 특징을 설명함 | 노트북에 몇몇의 데이터세트만 시각화 또는 그 특징을 설명했거나, 충분한 데이터를 사용하지 않음 |