시계열 데이터의 의미와 시계열 분석의 개념에 대해 알아봅니다.
시계열 데이터의 의미와 시계열 분석의 개념을 이해한다.
시계열 데이터란 일정 기간 동안 관찰된 값을 기록한 데이터를 말한다. 시계열 데이터는 시간이 지남에 따라 일정한 간격으로 기록된 데이터입니다. 시계열 데이터는 시간이 지남에 따라 일정한 간격으로 수집된 데이터로 시간에 따라 변화하는 패턴을 식별합니다. 다음 번에 값이 값에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다. 따라서 시계열 데이터는 미래 예측 분야에서 주로 활용된다. 시계열 데이터는 독립변수와 종속변수로 구성된 시간의 함수로 표현될 수 있다. 시계열 데이터에는 동일한 시차가 있어야 합니다. 시계열 데이터에는 네 가지 특성이 있습니다. 시계열 데이터의 네 가지 특성은 추세 변동, 순환 변동, 계절 변동, 불규칙 변동입니다. 시계열 데이터에는 일반 데이터와 구별되는 몇 가지 특성이 있습니다. 시계열 데이터를 일반 데이터와 구별하는 중요한 특성은 시간 의존성, 계절성, 추세, 노이즈 및 자기 상관입니다. 시계열 데이터는 ‘시계열 분석’에 사용됩니다. .시계열 분석(Time Series Analysis)은 시계열 데이터를 통해 의미 있는 패턴, 특징, 인사이트를 추출하는 분석 기법을 말합니다. 시계열 분석을 통해 시계열 데이터의 분포와 패턴을 학습하고 학습된 결과를 통해 향후 변동을 예측할 수 있습니다. 시계열 데이터를 통해 과거 종속 패턴과 추세를 파악하고 이러한 패턴과 추세를 활용하여 미래를 예측할 수 있습니다. 시계열 분석 방법에는 자기회귀모형(AR, AutoRegression)과 이동평균모형(MA)이 있습니다. ), 자기회귀 이동 평균 모델(ARMA), 자기회귀 누적 이동 평균 모델(ARIMA), 장기 단기 기억(LSTM) 및 게이트 순환 단위(GRU).
시계열 데이터의 의미 및 시계열 분석 개념 설명
시계열 데이터는 시간이 지남에 따라 일정한 간격으로 수집된 데이터를 말합니다. 시계열 데이터는 일정 기간 동안 독립변수와 종속변수로 구성된 시간의 함수로 표현될 수 있습니다. 시계열 데이터는 특정 시간 간격으로 관찰 내용을 기록한 데이터입니다. 시계열 데이터는 시간적 흐름에 따라 변화하는 패턴을 볼 수 있으며, 이는 이전 시간의 값이 다음 시간의 값에 영향을 미치는 데이터입니다. 시간에 따라 순차적으로 발생한 관측값에 대한 데이터 집합입니다. 시계열 데이터는 고정된 시간 간격으로 관찰된 값이어야 합니다. 시계열 데이터의 대표적인 예는 주식 데이터이다. 주식데이터란 가격, 주식거래량, 시가총액 등을 시, 분, 초 단위로 시간에 따라 기록할 수 있는 데이터이다. 주식 데이터 등 시계열 데이터가 수년, 수십 년에 걸쳐 축적되면 이를 통해 시장 동향을 분석하고 향후 주가가 어떻게 움직일지 예측할 수 있다. 예측원칙은 정확할 수 없지만, 주식의 특정 요소나 품목이 5년마다 상한선을 기록한다면 이 주기에 가격이 상승할 것으로 예상할 수 있다. 시계열 데이터는 주로 예측 분야에서 사용됩니다. 데이터는 특정 독립변수가 시간이 지남에 따라 종속변수에 어떻게 영향을 미치는지 조사하는 데 유용합니다. 시계열 데이터에는 네 가지 중요한 특성이 있습니다. 시계열 데이터의 네 가지 중요한 특성은 추세 변동, 순환 변동, 계절 변동, 불규칙 변동입니다.[시계열 데이터의 4가지 특성]
추세 변동은 시계열에서 장기간에 걸쳐 발생하는 점진적이고 지속적인 변화 상태를 나타냅니다. 이는 장기간에 걸쳐 나타나는 추세입니다. 시계열 데이터는 시간이 지날수록 상승 추세 또는 하락 추세를 보입니다. 순환변동이란 수년 간격으로 주기적으로 상승과 하락이 일어나는 변동 패턴을 말한다. 순환 변동은 경기 순환이라고도 합니다. 주기적 변동은 장기간에 걸쳐 규칙적으로 반복되는 변동입니다. 주기적 변동은 기후 조건이나 사회적 관습과 같은 주기적 변동입니다. 계절 변화는 관측된 시계열 데이터가 1년 이하의 주기로 기록될 때 자연 조건, 사회 관습 또는 제도의 영향을 의미합니다. 이는 계절적 차이가 나타나는 현상을 말한다. 계절변동은 주기적인 패턴을 갖는 시계열 데이터에서 반복적으로 나타나는 주기적인 변동입니다. 일반적으로 계절적 변동은 분기별 또는 월별 데이터로 표현될 수 있습니다. 계절적 변동은 매년 반복되는 반복적인 패턴을 보여줍니다. 불규칙 변동은 사전에 예측할 수 없는 특별한 사건으로 인해 발생하는 변동 패턴입니다. 불규칙한 변동은 명확하게 설명할 수 없는 무작위 변동이기도 합니다. 불규칙한 변동은 무작위 이벤트로 인해 발생합니다. 시계열 데이터에는 다른 데이터와 구별되는 특성이 있습니다. 시계열 데이터와 일반 데이터를 구별하는 특징은 시간 의존성, 계절성, 추세, 노이즈 및 자기 상관입니다.[시계열 데이터가 일반 데이터와 구분되는 특징]
시간 의존성은 시계열 데이터를 시간을 기준으로 정렬할 수 있는 특성입니다. 각 관측값은 이전 및 향후 관측값에 따라 달라질 수 있으므로 데이터 포인트의 순서가 중요합니다. 계절성은 특정 반복 패턴과 주기의 특성을 나타냅니다. 계절적 패턴은 일별, 주별, 월별 또는 연간과 같은 간격으로 발생합니다. 추세는 데이터가 시간 경과에 따른 일부 장기 추세의 움직임을 보여주는 경우입니다. 추세는 증가, 감소 또는 중단될 수 있는 경향입니다. 노이즈는 특정 패턴이나 원인으로 인한 것이 아닌 무작위적이고 알려지지 않은 변동을 의미합니다. 자기 상관은 연속적인 데이터 포인트 간의 유사성을 나타냅니다. 내 말은. 자기 상관은 데이터 포인트와 이전 관찰 데이터 간의 관계를 측정하여 결정할 수 있습니다. 시계열 데이터를 통해 과거부터 현재까지 시간에 따라 기록된 데이터를 기반으로 특정 현상, 패턴, 추세를 분석하여 미래 변화를 예측합니다. 패턴과 추세를 예측하는 것이 가능합니다. 시계열 데이터는 일정 기간 동안 수집된 순차적 데이터 세트의 집합으로 볼 수 있습니다. 시계열 데이터는 시간순으로 정렬되며 연속적인 관찰은 서로 상관됩니다. 시계열 데이터를 분석하면 시계열 데이터의 법칙을 발견하고, 이를 모델링하여 모델을 만들고, 생성된 모델을 통해 미래 가치를 예측할 수 있습니다. 시계열 분석은 시계열 데이터의 미래 가치를 말합니다. 변화의 추세와 패턴을 분석하는 방법입니다. 시계열 분석은 시간에 따라 일정한 간격으로 현상의 변화를 기록하고, 관찰의 변화를 시간에 따른 패턴과 추세로 인식하고, 시계열 모델과 모델을 생성하고, 생성된 시계열 모델과 모델을 활용하는 시계열 데이터를 기반으로 합니다. 미래 변화의 추세를 예측하는 분석기법입니다.[시계열 데이터와 시계열 분석 개념]
시계열 분석은 시간이 지남에 따라 변화하는 추세, 패턴 및 관계를 예측하고 식별하는 데 사용됩니다. 시계열 분석 방법에는 자기회귀모형, 이동평균모형, 자기회귀 이동평균모형, 자기회귀 누적이동평균모형, LSTM 등이 있습니다. , GRU 등. 여기서 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gate Recurrent Unit)은 딥러닝 기반시계열 분석 방법론.[시계열 분석 방법론 예시]
시계열분석은 미래 주가, 미래 날씨, 기업의 판매량 등을 예측하는 등 경제, 기상학, 경영학, 통계학 등 다양한 분야에서 활용되는 분석기법이다.