시계열 분석은 시간에 따라 순차적으로 발생하는 데이터를 분석하는 방법으로, 다양한 패턴과 트렌드를 식별하고 미래를 예측하는 데 사용됩니다. 시계열 분석에 적합한 주요 방법들은 다음과 같습니다.
1. ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 모델
• ARIMA는 가장 널리 사용되는 시계열 분석 모델 중 하나로, 자기회귀(AR), 차분(I), **이동평균(MA)**을 결합하여 시계열 데이터를 모델링합니다.
• 이 모델은 주로 비정상적인 시계열 (트렌드나 계절성이 없는 데이터)에서 사용됩니다.
• 주요 구성요소:
• AR: 이전 값들이 현재 값에 미치는 영향을 반영
• I: 시계열의 차분을 통해 정상성 확보
• MA: 오차 항목에 대한 이동 평균 처리
2. SARIMA (Seasonal ARIMA)
• SARIMA는 ARIMA 모델의 확장판으로, 계절성을 고려하여 시계열 분석을 더 정확하게 진행할 수 있습니다.
• SARIMA는 계절성이 뚜렷한 데이터에서 특히 유용합니다. 예를 들어, 판매량, 기후 데이터 등 계절적인 변동이 큰 경우에 사용됩니다.
• 주요 구성요소:
• 계절성 패턴을 반영하는 계절성 AR, 계절성 MA, 계절성 차분 추가
3. Exponential Smoothing (지수 평활법)
• 지수 평활법은 과거 데이터를 지수적으로 가중 평균하여 미래 값을 예측하는 방법입니다. 최근 값에 더 큰 가중치를 두고 예측을 합니다.
• 단순 지수 평활법(SES): 추세나 계절성 없는 데이터에 사용
• 홀트-윈터스 방법: 추세와 계절성을 포함한 데이터를 분석할 때 사용됩니다.
• 적합한 경우: 데이터의 패턴이 시간이 지나면서 변화가 있을 때, 예를 들어 판매량이나 방문자 수 예측에 유용합니다.
4. Prophet (페이스북 Prophet)
• Prophet은 Facebook에서 개발한 시계열 예측 도구로, 트렌드, 계절성, 휴일 효과 등을 쉽게 모델링할 수 있는 강력한 도구입니다.
• 특징:
• 이상치와 결측치에 강한 내성을 가짐
• 대규모 데이터셋에서 빠르고 효율적인 예측을 제공
• 휴일이나 특별 이벤트가 시계열에 미치는 영향을 반영할 수 있음
5. LSTM (Long Short-Term Memory)
• LSTM은 **Recurrent Neural Network(RNN)**의 한 종류로, 딥러닝 기반 시계열 분석에서 사용됩니다.
• 시계열 데이터에서 장기적인 의존성을 학습할 수 있어, 복잡한 패턴이나 비선형적 관계를 모델링할 때 유용합니다.
• 주로 주식 가격 예측, 기후 변화와 같은 고급 예측 모델에 사용됩니다.
6. Vector Autoregression (VAR)
• VAR 모델은 다변량 시계열 분석에 적합한 모델로, 여러 변수들 간의 상호 관계를 파악하고 예측하는 데 사용됩니다.
• 여러 시계열 변수들 간의 상관 관계를 모델링하며, 예를 들어 경제 지표나 금리와 같은 여러 요소들이 서로 영향을 주는 경우에 유용합니다.
7. State Space Model (상태공간모델)
• 상태공간모델은 시계열 데이터를 모델링하는 동적 시스템으로, 칼만 필터와 같은 알고리즘을 통해 예측과 추정이 가능합니다.
• 이 모델은 시스템의 내부 상태를 추정하고, 예측 및 필터링 작업을 수행하는 데 사용됩니다.
8. Fourier Transform (푸리에 변환)
• 시계열 데이터에서 주기성이나 주파수 성분을 분석하는 데 사용됩니다.
• 주기적 패턴을 가진 데이터를 모델링할 때 유용하며, 신호 처리나 주기적인 데이터 분석에 적합합니다.
시계열 분석 방법 선택 기준
• 계절성 및 트렌드 여부: 계절성이나 추세가 뚜렷한 데이터는 SARIMA나 Holt-Winters 방법을 사용하고, 계절성이나 추세가 없는 경우 ARIMA를 사용합니다.
• 데이터의 복잡성: 데이터에 비선형 패턴이 많고, 긴 의존성이 존재하면 LSTM과 같은 딥러닝 모델을 고려합니다.
• 다변량 시계열: 여러 변수들 간의 관계를 파악하려면 VAR 모델을 사용할 수 있습니다.
• 데이터 크기 및 이상치: Prophet은 빠르고 강력하며 이상치나 결측치에 강한 특성을 가집니다.
시계열 분석을 시작할 때는 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.