이론 기초1 시계열 분석 이론의 기초 시계열 분석은 크게 규칙적 시계열 분석과 불규칙적 시계열 분석으로 나뉜다. 여기서 규칙적 시계열이란 트렌드와 분산이 불변하는 시계열 데이터를 말하고, 불규칙적 시계열이란 트렌드 혹은 분산이 변화하는 시계열 데이터를 말하는 것이다. 시계열 데이터를 잘 분석한다는 것은, 불규칙성을 가지는 시계열 데이터에 특정한 기법이나 모델을 적용하여 규칙적 패턴을 적용하거나, 혹은 예측할 수 있도록 하는 것을 의미한다. 아래의 이미지를 보면 직관적으로 이해할 수 있다. (출처 : https://www.analyticsvidhya.com/) 불규칙성을 띠는 시계열 데이터에 규칙성을 부여하는 방법으로는 AR, MA, ARMA, ARIMA 모델 등의 분석 방법을 적용하는 것이 가장 널리 알려져 있다. 이러한 모델을 기반으로 도.. 2019. 1. 12. 이전 1 다음
