기업이 시장의 경쟁에서 앞서기 위해서는 미래를 예측하여 전략을 세워야 한다. 이때, 시계열 분석 모델을 이용하면 과거를 분석하고 미래를 예측할 수 있어 많은 기업에서 이용하고 있다. 이에, 인도 IT 전문 잡지 애널리틱스 인사이트가 시계열 분석을 위한 최고의 파이썬 라이브러리 10종을 소개했다.
1. Sktime
Sktime은 시계열 분석을 위하여 개발된 오픈 소스 파이썬 라이브러리이다. 이 라이브러리는 scikit-learn API를 위한 확장 프로그램도 지원하며 시계열 회귀, 예측, 분류 등에 필요한 모든 알고리즘과 툴을 포함했다.
2. Darts
Darts는 Unit8이 개발했으며, 손쉬운 조작과 시계열 예측으로 유명하다. 단변량 시계열과 다변량 시계열 분석 모델을 모두 지원하며 대용량 데이터 처리도 비교적 용이하다.
3. Pyflux
시계열 분석 오픈 소스 라이브러리로 예측을 다루는 데 특화된 라이브러리이다. 결합 확률분포로 데이터를 처리하여 확률적 패턴을 구성할 수 있다.
4. Kats (Kits to Analyze Time Series)
Kats는 메타(페이스북)의 연구원들이 개발한 오픈소스 파이썬 라이브러리이다. 이 라이브러리는 사용이 쉬우며 빠른 시간 안에 모델을 설정할 수 있으며 패턴, 계절성, 트렌드 등을 찾을 수 있다.
5. Prophet
Prophet은 1차원적 시계열 데이터 셋을 예측하는 데 주력하는 오픈소스 파이썬 시계열 분석 라이브러리이다. 트렌트 스트럭처가 포함된 데이터에 대한 정확한 예측이 가능하며 유저친화적이라는 장점이 있다.
6. TSFRESH
다양한 특징 추출 기법과 특징 선택 알고리즘이 있는 파이썬 라이브러리로 sklearn, pandas, numpy와 호환된다.
7. Flint
Flint는 병렬구조 시계열 분석에 강한 오픈 소스 라이브러리로 위치 기반 최적화 기능을 제공한다.
8. Arrow
날짜 및 시간 데이터를 생성, 조작, 포맷팅, 변환할 수 있다. 이 라이브러리는 DataTime 타입의 기능을 업데이트하여 이용하며 모듈 API를 제공한다.
9. Orbit
Orbit은 베이지안 시계열 예측과 추리를 위하여 개발된 파이썬 프레임워크으로 PyStan과 우버의 Pyro와 같은 확률 프로그래밍 패키지를 기반으로 한다.
10. Pastas
수리지질학적 시계열 모델 분석을 위하여 개발된 라이브러리로 시계열 모델의 분석, 시각화, 최적화를 위한 다양한 빌트인 툴이 내재되어 있다.
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