시계열 예측 기법의 구성 요소

시계열 분석을 이용한 시장 분석

출처=PEXELS

 

1. 시계열 예측이란?

시계열 예측은 과거의 시간 순차적인 데이터를 기반으로 과학적 예측을 수행하는 것입니다. 시계열 예측은 데이터의 통계 및 모델링을 통해 예측을 수행하고 전략적 의사 결정에 활용합니다. 시계열 예측의 중요한 특징은 예측 작업 시 미래 결과가 완전히 알려지지 않으며 신중한 분석과 증거에 기반하여 추정될 수 있다는 점입니다.

시계열 기법을 이용하여 과거의 수요패턴의 연장선상에서 미래의 수요를 예측할 수 있습니다.

 

2. 시계열 예측 기법의 요소

시계열 예측 기법의 구성 요소는 다음과 같습니다

 

2-1. 시계열 데이터 분석: 시계열 예측을 수행하기 전에 시계열 데이터를 분석하여 데이터의 특성을 이해하는 것이 중요합니다. 데이터의 추세, 계절성, 주기 등과 같은 패턴과 불규칙성을 파악하고 데이터의 특성을 이해하는 것이 중요합니다.

 

2-2. 추세(Trends) 분석: 추세는 데이터가 시간에 따라 나타내는 장기적인 증가 또는 감소하는 경향을 말합니다. 추세 분석은 데이터의 경향성을 파악하고 미래의 추세를 예측하는 데 도움이 됩니다. 추세를 예측하기 위해 회귀 분석, 지수 평활법 등의 기법을 사용할 수 있습니다.

 

2-3. 계절성(Seasonality) 분석: 계절성은 데이터가 특정 주기에 따라 반복되는 패턴을 가지는 것을 의미합니다. 예를 들어, 매년 같은 시기에 판매량이 증가하는 등의 계절성 패턴이 있을 수 있습니다. 계절성 분석은 계절성 패턴을 파악하고 미래의 계절성을 예측하는 데에 사용됩니다. 계절성을 분석하기 위해 분해법, 이동평균법 등의 기법을 사용할 수 있습니다.

 

2-4. 주기(Cycles) 분석: 주기는 데이터가 일정한 주기로 반복되는 패턴을 가지는 것을 의미합니다. 계절성과 유사하지만 더 긴 주기를 가지는 패턴을 말합니다. 주식 시장의 경기 변동이나 경제 사이클 등이 주기적 패턴의 예입니다. 주기 분석은 주기적인 패턴을 파악하고 미래의 주기를 예측하는 데에 사용됩니다.

 

2-5. 불규칙성(Irregularities) 분석: 불규칙성은 추세, 계절성 또는 주기적인 패턴으로 설명되지 않는 데이터의 변동성을 의미합니다. 예를 들어, 자연재해로 인한 예측할 수 없는 판매량 변동 등이 불규칙성에 해당합니다. 불규칙성 분석은 이러한 예측할 수 없는 변동성을 파악하고 예측 모델에 반영하는 데에 사용됩니다.

 

시계열 예측 기법은 이러한 구성 요소를 종합적으로 활용하여 미래의 값을 예측합니다. 회귀 분석, ARIMA 모델, 지수 평활법, 신경망 등 다양한 기법이 시계열 예측에 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 기업의 매출 예측, 주가 예측, 기후 예측 등 다양한 응용 분야에서 시계열 예측 기법을 사용할 수 있습니다.