# 몇 가지 추가 시계열 데이터 시각화 ## 지침 특수한 모델링이 필요한 데이터 유형을 살펴보며 시계열 예측에 대해 배우기 시작했습니다. 에너지 관련 데이터를 시각화했습니다. 이제 시계열 예측에 도움이 될 만한 다른 데이터를 찾아보세요. 세 가지 예제를 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) 참고) 노트북을 만들어 시각화하세요. 노트북에 그들이 가진 특별한 특성(계절성, 급격한 변화 또는 기타 트렌드)을 기록하세요. ## 평가 기준 | 기준 | 모범적 | 적절한 | 개선 필요 | | -------- | --------------------------------------------------- | ------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------- | | | 세 개의 데이터셋이 노트북에 시각화되고 설명됨 | 두 개의 데이터셋이 노트북에 시각화되고 설명됨 | 몇 개의 데이터셋만 시각화되거나 설명되었거나 제시된 데이터가 불충분함 | **면책 조항**: 이 문서는 기계 기반 AI 번역 서비스를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 노력하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원어로 작성된 원본 문서를 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역의 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 우리는 책임을 지지 않습니다.