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시계열 분석 이론의 기초 - 2Programming & Machine Learning/풀어쓰는 머신러닝 2020. 7. 24. 16:08
이전 포스팅 : https://yamalab.tistory.com/112 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 yamalab.tistory.com 지난 포스팅에서는 시계열 분석의 종류, 그리고 알고리즘과 패키지의 활용 방법에 대해 정리했었다. 학교나 회사에서 시계열 분석을 제대로 해볼 기회가 없었기 때문에, 간단한 철학과 활용 정도만 이해하는 수준에서 그쳤었다. 언젠가 쓸 수도 있으니, 대충 뭔지 정도만 알자는 마인드. 그러다 최근에 시계열 분석을 작게나마 제대로 해 볼 기회가 있었는데, 그 과정에서 공부한 내용들을 뒤늦게 정리하려고 한..
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시계열 분석 이론의 기초Programming & Machine Learning/풀어쓰는 머신러닝 2019. 1. 12. 20:42
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..