{ "cells": [ { "source": [ "# 데이터 설정\n", "\n", "이 노트북에서는 다음을 시연합니다:\n", "\n", "- 이 모듈을 위한 시계열 데이터를 설정하는 방법 \n", "- 데이터를 시각화하는 방법 \n", "\n", "이 예제에서 사용된 데이터는 GEFCom2014 예측 대회1에서 가져왔습니다. 이 데이터는 2012년부터 2014년까지 3년간의 시간별 전력 부하와 온도 값을 포함하고 있습니다.\n", "\n", "1Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli 및 Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, 2016년 7월-9월.\n" ], "cell_type": "markdown", "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "\n---\n\n**면책 조항**: \n이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서를 해당 언어로 작성된 상태에서 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생할 수 있는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다. \n" ] } ], "metadata": { "kernel_info": { "name": "python3" }, "kernelspec": { "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7", "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.7.0" }, "nteract": { "version": "nteract-front-end@1.0.0" }, "metadata": { "interpreter": { "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" } }, "coopTranslator": { "original_hash": "5e2bbe594906dce3aaaa736d6dac6683", "translation_date": "2025-09-04T01:51:51+00:00", "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb", "language_code": "ko" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 }