[시계열 분석] 01. 시계열 데이터 어떻게 예측하는가?

이번 글은 시계열 데이터를 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 시계열 데이터? 시계열 데이터는 주식가격, 실업률, 기후 데이터처럼 관측치가 시간적 순서를 가진 데이터를 말합니다. 시계열 변동요인 시계열 변동요인에는 4가지 요인들이 있습니다. 추세요인: 장기간&점진적으로 상승하거나 하강 순환요인: 수년간의 간격으로 주기적인 패턴 파악 계절요인: 단기적이고 주기적인 패턴을 갖고 반복적인 경향 불규칙요인: 명확히 설명할 수 없는 요인에 의한 우연변동 시계열 자료분석 순서 시계열 데이터를 분석할 때 순서는 다음과 같습니다. 시계열 데이터 구조 파악 시계열 데이터의 구조와 특성을 토대로 미래 값 예측 ARIMA 모형은 정상성 데이터로만 미래의 값 예측 가능 정상성의 기준 모든 시점에 대해 일정한 평균을 가짐. ..

2020.10.30