Dalam dunia data science, time series analysis atau analisis deret waktu menjadi salah satu metode yang sangat penting, terutama di dalam bidang keuangan, ekonomi, dan ilmu alam. Salah satu tools yang paling sering digunakan untuk melakukan time series analysis di Python adalah Pandas, sebuah library yang memudahkan manipulasi dan analisis data berbasis waktu.
Pandas menyediakan berbagai fungsi untuk mengolah data deret waktu seperti resampling, shifting, dan rolling, yang memungkinkan pengguna untuk mendapatkan wawasan lebih dalam dari pola data yang berurutan dalam waktu.
Menguasai time series analysis dengan Pandas tidak hanya membantu dalam memahami pola musiman atau tren jangka panjang, tetapi juga membuka peluang untuk prediksi yang lebih akurat. Misalnya, perusahaan dapat memprediksi penjualan berdasarkan data historis, atau lembaga keuangan dapat mengantisipasi fluktuasi pasar.
Saat menggunakan Pandas, memungkinkan analisis ini dilakukan dengan cara yang efisien dan intuitif, menjadikannya alat wajib bagi setiap data scientist yang ingin menggali lebih dalam pada data berurutan dalam waktu.
Dalam artikel ini, kita akan mengenalkan Anda pada dasar-dasar analisis deret waktu dengan menggunakan Pandas, pustaka Python yang populer untuk analisis data.
Apa itu Pandas di Python?
Pandas adalah pustaka Python yang kuat dan fleksibel yang menyediakan struktur data dan alat analisis data untuk bahasa Python. Ini adalah alat yang sempurna untuk bekerja dengan data deret waktu karena Pandas menyediakan struktur data yang disebut DataFrame yang sangat cocok untuk menganalisis data yang diambil dalam interval waktu tertentu. Anda dapat menginstal Pandas dengan menggunakan pip:
Setelah menginstal Pandas, Anda dapat mulai bekerja dengan data deret waktu.
Time Series Analysis dengan Pandas di Python
1. Memuat Time Series
Langkah pertama dalam analisis deret waktu adalah memuat data Anda ke dalam sebuah DataFrame. Pandas mendukung berbagai format file, termasuk CSV, Excel, dan banyak lagi. Misalnya, jika Anda memiliki file CSV yang berisi data deret waktu, Anda dapat memuatnya ke dalam DataFrame dengan perintah berikut:
2. Menjelajah Data Deret Waktu
Setelah Anda memuat data deret waktu ke dalam DataFrame, langkah berikutnya adalah menjelajahinya. Pandas menyediakan sejumlah metode yang berguna untuk melihat dan memahami data Anda. Beberapa operasi umum termasuk:
- Melihat beberapa baris pertama data dengan head().
- Menampilkan informasi dasar tentang dataset dengan info().
- Memeriksa statistik ringkasan dengan describe().
3. Visualisasi Data Deret Waktu
Visualisasi adalah alat yang kuat dalam analisis deret waktu. Anda dapat menggunakan pustaka seperti Matplotlib atau Seaborn untuk membuat grafik yang memudahkan pemahaman pola dalam data. Sebagai contoh, Anda dapat membuat grafik garis untuk memvisualisasikan perubahan data seiring waktu.
4. Menyusun Data Deret Waktu
Pandas memungkinkan Anda untuk mengatur data deret waktu sesuai dengan kebutuhan Anda. Anda dapat mengatur indeks DataFrame sebagai kolom waktu dengan menggunakan metode set_index(). Ini akan membantu Anda dalam memfilter, mengambil, atau menghitung data pada interval waktu tertentu.
5. Menggali Lebih Dalam
Pandas juga menyediakan berbagai alat statistik dan analitik yang dapat membantu Anda menjalani analisis deret waktu yang lebih mendalam. Anda dapat menggunakan metode seperti resample() untuk menghitung statistik pada interval waktu tertentu, atau rolling() untuk menerapkan operasi berjalan pada data.
Contoh penggunaan resample():
Contoh penggunaan rolling():
Analisis deret waktu adalah alat penting dalam pemahaman data yang berkaitan dengan waktu. Dalam artikel ini, kita telah mengenalkan Anda pada dasar-dasar analisis deret waktu dengan menggunakan Pandas di Python.
Dengan Pandas, Anda dapat memuat, menjelajah, dan menganalisis data deret waktu dengan mudah. Pandas juga menyediakan banyak alat statistik dan analitik yang memungkinkan Anda untuk menjalani analisis deret waktu yang lebih mendalam.
Baca juga tentang Tutorial Membuat Sistem Rekomendasi dengan Python
Di Universitas Mahakarya Asia, mahasiswa jurusan teknik informatika diberikan keleluasaan untuk mengembangkan potensi mereka melalui program pembelajaran yang inovatif.
Berbagai materi terkait teknologi terkini, seperti time series analysis dengan Pandas, diajarkan sebagai bagian dari kurikulum yang komprehensif. Mahasiswa tidak hanya belajar tentang teori, tetapi mendapatkan pelatihan langsung dalam proyek-proyek nyata.
Mahasiswa Universitas Mahakarya Asia memiliki kesempatan untuk mengasah kemampuan analisis data mereka dengan tools seperti Python dan Pandas. Kampus ini berkomitmen untuk membantu mahasiswa mengembangkan skill yang diperlukan untuk bersaing di dunia kerja yang terus berubah. DY