seasonality2 시계열 데이터의 비밀을 푸는 열쇠: 계절성 분해의 이해와 활용 시계열 데이터의 비밀을 푸는 열쇠: 계절성 분해의 이해와 활용시계열 데이터를 분석할 때 가장 먼저 마주치는 도전 과제는 복잡하게 얽힌 여러 패턴을 명확히 구분하는 것입니다. 주식 시장의 등락, 월별 판매량의 변동, 계절에 따른 기온 변화 - 이 모든 데이터에는 서로 다른 여러 요소가 중첩되어 있습니다. 이러한 복잡한 시계열 데이터의 내부 구조를 이해하기 위한 강력한 방법론이 바로 '계절성 분해(Seasonal Decomposition)'입니다. 오늘은 계절성 분해의 개념, 방법, 활용 사례에 대해 알아보겠습니다.계절성 분해란 무엇인가?계절성 분해는 시계열 데이터를 여러 구성 요소로 분리하는 기법입니다. 일반적으로 시계열 데이터는 다음과 같은 주요 구성 요소로 나눌 수 있습니다:추세(Trend): 데이터의.. 2025. 3. 18. 시간의 흐름을 읽는 지혜: 시계열 분석과 데이터의 특성 시간의 흐름을 읽는 지혜: 시계열 분석과 데이터의 특성시간은 모든 것을 변화시킵니다. 주식 가격, 기온, 판매량, 웹사이트 트래픽 등 시간에 따라 변화하는 데이터는 우리 주변 어디에나 존재합니다. 이러한 '시계열 데이터'를 분석하고 미래를 예측하는 방법론이 바로 '시계열 분석(Time Series Analysis)'입니다. 오늘은 시계열 데이터의 개념, 특성, 분석 방법 및 활용 사례에 대해 알아보겠습니다. 시계열 데이터란 무엇인가?시계열 데이터는 일정한 시간 간격으로 수집된 연속적인 관측값의 집합입니다. 예를 들어, 매일의 주식 종가, 시간별 온도 측정값, 월간 판매 실적 등이 모두 시계열 데이터에 해당합니다. 시계열 분석의 역사는 1970년대 Box와 Jenkins의 ARIMA 모델 개발로 본격화되었.. 2025. 3. 16. 이전 1 다음
