시계열 데이터

• regression, classification 등 사용
• 시계열 데이터(Time Series Data)는 시간 순서대로 정렬된 일련의 데이터 포인트를 의미
• 이러한 데이터는 시간에 따른 변화를 관찰하고 분석하는 데 사용

1. 시간 종속성: 시계열 데이터의 핵심적인 특징은 시간에 따른 종속성입니다. 즉, 과거의 데이터가 미래의 데이터에 영향을 미칩니다.

2. 시계열 패턴: 시계열 데이터는 종종 특정 패턴을 보입니다. 예를 들어, 계절성(Seasonality), 추세(Trend), 주기성(Cyclicality) 등이 있습니다.

3. 불규칙 변동: 시계열 데이터는 예측 불가능한 변동을 포함할 수 있으며, 이는 “잡음” 또는 “변동성”으로 인식될 수 있습니다.

4. 시간 간격: 시계열 데이터는 일정한 시간 간격(예: 매일, 매주, 매월)으로 수집될 수 있으며, 이러한 간격은 분석 방법에 영향을 미칩니다.

시계열 데이터의 예시:

• 경제 데이터: 주가, 환율, GDP 등의 경제 지표.
• 기상 데이터: 온도, 강수량, 풍속 등의 시간별 기상 조건.
• 웹 트래픽 데이터: 웹사이트 방문자 수, 페이지 뷰 등의 시간에 따른 변화.
• 과학적 데이터: 천문학적 관측, 실험실 측정 값 등.

시계열 데이터 분석:

시계열 데이터 분석은 이러한 데이터의 특성을 이해하고, 미래 값을 예측하거나 트렌드를 식별하기 위해 사용됩니다. 분석 방법에는 시계열 예측, 추세 분석, 계절성 분석 등이 포함됩니다. 또한, 시계열 분석을 위한 특수한 통계 모델과 기계 학습 알고리즘(예: ARIMA, 시계열 신경망)이 존재합니다.

시계열 데이터의 분석은 데이터가 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하는지를 이해하는 데 중요하며, 다양한 분야에서 의사결정, 예측, 전략 수립 등에 사용됩니다.