시계열

시계열 (時系列, time series)은 시간의 흐름에 따라 관측된 데이터들의 순서 있는 나열이다. 여기서 데이터는 특정 시점에 측정된 값, 사건의 발생 횟수 등 다양한 형태를 가질 수 있으며, 일정한 시간 간격(예: 매일, 매월, 매년) 또는 불규칙한 시간 간격으로 측정될 수 있다. 시계열 데이터는 경제, 금융, 기상, 공학, 의료 등 다양한 분야에서 수집 및 분석되며, 과거 패턴을 파악하고 미래를 예측하는 데 활용된다.

시계열 데이터의 특징

• 시간 의존성: 시계열 데이터는 시간의 순서에 따라 데이터 간에 상관관계가 존재한다. 즉, 현재 시점의 데이터는 과거 시점의 데이터에 영향을 받는다.
• 추세 (Trend): 장기적으로 데이터가 증가하거나 감소하는 경향을 나타낸다.
• 계절성 (Seasonality): 일정한 주기를 가지고 반복되는 패턴을 나타낸다. (예: 매년 여름에 아이스크림 판매량이 증가하는 현상)
• 순환성 (Cyclicality): 계절성과 유사하지만 주기가 불규칙하고 더 긴 시간 간격으로 나타나는 패턴을 의미한다. (예: 경기 변동)
• 불규칙 변동 (Irregularity/Randomness): 예측할 수 없는 무작위적인 변동을 나타낸다.

시계열 분석

시계열 분석은 시계열 데이터를 분석하여 미래 값을 예측하거나 데이터의 특징을 파악하는 것을 목표로 한다. 주요 시계열 분석 방법은 다음과 같다.

• 자기회귀 모델 (AR Model): 과거 자신의 값을 이용하여 현재 값을 예측하는 모델이다.
• 이동평균 모델 (MA Model): 과거 오차항을 이용하여 현재 값을 예측하는 모델이다.
• 자기회귀 누적 이동평균 모델 (ARIMA Model): AR 모델과 MA 모델을 결합하고, 차분 (Differencing)을 통해 시계열 데이터의 정상성을 확보한 후 적용하는 모델이다.
• 지수평활법 (Exponential Smoothing): 과거 데이터에 가중치를 부여하여 예측하는 방법이다. 최근 데이터에 더 큰 가중치를 부여하는 것이 특징이다.
• 상태 공간 모델 (State Space Model): 시계열 데이터를 상태 변수와 관측 변수로 나누어 모델링하는 방법이다. 칼만 필터 (Kalman Filter) 등을 사용하여 추정한다.

시계열 데이터의 활용

• 경제 예측: GDP, 물가, 환율 등의 경제 지표를 분석하여 미래 경제 상황을 예측한다.
• 주가 예측: 과거 주가 데이터를 분석하여 미래 주가를 예측한다.
• 수요 예측: 판매 데이터, 재고 데이터 등을 분석하여 미래 수요를 예측한다.
• 기상 예측: 기온, 강수량, 풍속 등의 기상 데이터를 분석하여 미래 날씨를 예측한다.
• 이상 감지: 시스템 로그, 센서 데이터 등을 분석하여 이상 징후를 탐지한다.