전체 흐름 요약

1. 데이터 도식화
2. 정상성 확인 (ADF)
   1. 차분 (diff)
3. ACF / PACF 그래프
4. AR / MA / ARMA / ARIMA / SARIMA 모델 선택
5. 모델 훈련 → 예측
6. 예측 결과 역변환
7. 잔차 분석 (Q-Q, 융-박스)
8. 모델 평가 (MSE, MAPE 등)
9. 베이스라인 모델 비교

1. 데이터 도식화

: 데이터를 표, 수치, 그래프로 계절성, 이상치 등을 파악한다.

→ 전체 구조를 파악

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(data)

2. 정상성 확인

: 데이터를 예측 가능한 모델로 표현할 수 있는 가

조건