시계열 분해

시계열 분해는 연속적인 데이터 포인트로 구성된 시간적 데이터를 분석하는 데 사용되는 데이터 분석 방법입니다. 일정 기간에 걸쳐 주어진 일련의 측정값 내에서 패턴과 추세를 발견하는 데 사용할 수 있습니다. 시계열 분해는 이상값이나 이상값을 감지하는 데 사용할 수 있으며, 계절별 패턴을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.

시계열 분해는 시계열을 구성 요소 또는 하위 계열로 분할하는 프로세스입니다. 구성 요소에는 추세 구성 요소, 계절 구성 요소, 잔차 구성 요소가 포함됩니다. 추세 성분은 시계열의 장기적인 변화를 설명하고, 계절 성분은 데이터 내의 계절적 움직임을 반영하며, 잔차 성분은 추세 및 계절 성분을 고려한 후 남은 시계열의 구성 요소입니다. 시계열 분해는 시계열 내의 주기적 패턴을 감지하는 데 도움이 될 수 있으며 시간 기반 데이터를 분석하는 데 유용한 도구입니다.

시계열 분해는 고전적 분해, 이동 평균 분해, 호드릭-프레스콧 필터 분해 등 다양한 방법으로 수행할 수 있습니다. 고전적 분해는 다항식을 피팅하여 데이터를 구성 요소로 분해하는 반면, 이동 평균 분해는 가중 이동 평균을 피팅해야 합니다. 호드릭-프레스콧 필터 분해는 파라메트릭 필터를 사용하여 데이터를 평가하고 시리즈에 대한 최적의 추세 성분을 반환합니다.

시계열 분해는 주가, 환율, 원자재 가격의 움직임을 이해하기 위해 재무 분석에 자주 사용됩니다. 또한 과거 데이터의 패턴을 분석하여 미래 추세를 예측하는 데에도 유용합니다. 또한 시계열 분해는 의료 동향을 분석하고 에너지 시스템의 성능을 최적화하는 데에도 사용할 수 있습니다.

시계열 분해는 데이터 분석 분야에서 중요한 기법이며, 다양한 산업 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 시계열 분해는 시간적 데이터에서 패턴과 추세를 발견하는 데 사용할 수 있으며, 시계열 내에서 이상값이나 이상값을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 시계열 분해는 분석가에게 유용한 도구이며 데이터 분석의 필수 구성 요소입니다.