시계열 데이터란?

시계열 데이터는 시간 상에서 발생하는 데이터의 모음입니다. 예를 들어, 매일 기온을 측정해서 기록하는 것이 시계열 데이터의 예입니다. 그리고 시계열 데이터는 기존의 데이터와 다르게 시간 정보가 추가되어 있기 때문에, 특별한 분석 방법이 필요합니다. 대표적인 시계열 데이터 분석 기법으로는 ARIMA, Prophet, LSTM 등이 있습니다.

시계열 데이터 분석의 이해

예를 들어, 날씨 데이터를 분석해보면, 날씨가 맑음인 날과 비가 오는 날이 있는 것뿐만 아니라, 맑은 날에도 기온이 차이가 있을 것입니다. 시계열 데이터 분석의 핵심은 이런 변화를 이해하고 분석하여, 미래 예측에 활용하는 것입니다.

시계열 데이터 분석의 첫 단계는 시간의 패턴을 파악하는 것입니다. 이를 위해서 일반적으로 시계열 데이터를 그래프 형태로 시각화합니다. 그리고 그래프를 통해 트렌드, 계절성, 오차 등을 파악할 수 있습니다.

다음으로, 시계열 모형의 차수를 결정합니다. 일반적으로 시계열 모형에서는 ARIMA 모형을 사용합니다. ARIMA 모형에서는 “AR(Auto-Regression)”, “I(Integrated)”, “MA(Moving-Average)”의 세 가지 요소로 이루어져 있습니다. 이 중 각 요소가 몇 차수까지 필요한지 판단하기 위해서는 ACF(Auto-Correlation Function)와 PACF(Partial Auto-Correlation Function)를 사용합니다.

마지막으로, 모형 적합을 통해 예측값을 도출해야 합니다. 이때 Prophet, LSTM 등을 사용하여 좀 더 정확한 예측이 가능합니다.

시계열 데이터 분석의 활용

시계열 데이터 분석에서는 예측 뿐만 아니라 Trend 분석, seasonal 변동성 분석 등을 통해 수요 예측, 재고 최적화, 가격 최적화 등 비즈니스 의사 결정에 활용될 수 있습니다. 또한, IoT 센서 데이터 등의 실시간 데이터를 분석하여 비정상적인 데이터를 감지하고 조치하는 ‘실시간 모니터링’에도 활용될 수 있습니다.

또한, 시계열 데이터를 활용한 예측은 지금까지 사고 발생 확률 예측, 중증도 예측, 금융 분야의 투자 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

결론

시계열 데이터 분석은 예측 뿐만 아니라 가치 있는 정보를 도출하여 비즈니스 의사결정에 큰 도움이 됩니다. 다양한 분야에서 시계열 데이터를 활용하여 수익 상승, 비용 절감 등을 이루는데 기여할 수 있습니다. 따라서, 고객의 비즈니스 성장과 관련된 분야에서 기술적으로 성숙되고 글로벌하게 확장될 가능성이 있는 시계열 데이터 분석 기술은 더욱 진보할 것으로 예상됩니다.