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시계열 데이터 분석 - 데이터가 부족할때 어떻게 해야하나요?

팀프로젝트 과목에서 시계열 데이터를 분석하게 되었습니다. 시계열 데이터에서 2년은 월의 마지막 일 '2004-03-01' 형식으로 독립변수가 주어져있고 마지막 1년은 일별로 y값이 주어져있는데 ARIMA 모델로 시계열 분석을 하려고 하니 데이터가 부족해서 ARIMA(0,0,0) 형태로 모델 적합을 하니 모델 정확성에 대한 의구심이 듭니다. 이런 경우에는 어떻게 하나요? 추가로 데이터 수집을 하기엔 어려운 상황인데 주제를 바꿔야할까요?

react-query로 이미지를 가져올 때, 이미지가 깜빡거리는 문제를 해결하고 싶어요.

React 프로젝트에서 차량 데이터 목록(차량 모델 사진, 차량명, ....등)을 보여주는 웹 프로젝트를 진행하고 있습니다. 차량 데이터 목록 화면에서 react-query를 통해 가져온 데이터는 (예시 데이터) const data = [{id: number, car_name: string, model_name, car_model_image: number...}, {.....} ] 이런식으로 가져와서 map을 통해 CarCard 컴포넌트에 데이터를 props로 보내어 현재 출력하고 있습니다. 여기서 이미지 같은 경우는 백엔드에서 차량 모델 이미지를 가져오는 api를 따로 만들어놓아서, props로 전달받은 car_model_image 즉, 차량 모델 이미지의 id를 통해서 차량 모델 이미지 api에 데이터를 요청해서 이미지를 출력하고 있습니다. 이때. 페이지를 전환하거나, 한 페이지에서 아무동작을 하지 않아도 게속 이미지가 깜빡거리면서 재렌더링이 되고, 계속 무한정으로 이미지를 호출하는 문제가 발생하였습니다. map을 통해 CarCard를 호출하고 CarCard 안에서 이미지를 호출함에 따라서 계속 이미지가 깜빡깜빡 거리는 것 같은데, 컴포넌트 안에서 이미지를 호출할 때 어떻게 하면 무한정으로 이미지를 불러오지 않도록 하고 깜빡거림을 없앨 수 있을까요 ?...어떻게 해결해야 할지 감이 안 잡혀요.... //차량 목록 페이지 한 부분 ... const { data } = useGetCarList(); //useQuery를 통해 서버에서 데이터 전달받음 // const data = [{id: number, car_name: string, model_name, car_model_image: number...}, {.....} ] 이런식 .... return ( <div> data.map((data: CarData) => { return ( <Carcard ascCarData={data} key={Math.random()} handleClick={() => handleClick(data)} isActive={true} /> ); }) </div> ) //Carcard 컴포넌트 const { data: carImage } = useGetCarModeImage(ascCarData.car_model_image); // 이미지 데이터 가져오기

시계열 데이터를 예측하는 원리

주가 데이터를 예측하는 과정에서 궁금증이 발생했습니다. 기존에 arima모형을 통해 배운 것은 시간이라는 변수를 놓고 모형을 적합시키고, 예측했습니다. 그런데, lstm 모형을 보니, 독립변수로 시간뿐만 아니라 시가, 고가, 저가, 거래량 등 다양한 변수가 들어갑니다. 학습이야 시킬 수 있지만, 예측하기 위해서는 미래의 시가, 고가, 저가, 거래량이 필요하다고 생각하는데, 어떻게 예측값이 출력되는지 궁금합니다. 또한 decision tree, regression, randomforest도 위와 같은 변수들을 더 넣어서 주가 예측에 사용할 수 있는지 궁금합니다. 답변 남겨주시면, 정말 감사드리겠습니다 🙇‍♂️