시계열 데이터는 시간에 따라 변화하는 데이터를 포함하고 있습니다. 이러한 데이터를 분석하고 예측하기 위해서는 데이터 변환이 필요합니다. 여러 가지 지표를 사용하여 시계열 데이터를 변환하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 로그 변환

로그 변환은 데이터 분포를 정규분포에 가깝게 만들어줍니다. 로그 변환을 통해 데이터의 이상치를 완화시키고, 데이터 패턴을 더 잘 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 주가 데이터의 경우 로그 변환을 통해 변동성을 쉽게 파악할 수 있습니다.

2. 차분 변환

차분 변환은 이전 시점과의 차이를 계산하여 데이터를 변환하는 방법입니다. 시계열 데이터에서는 주로 1차 차분을 사용합니다. 이를 통해 데이터의 추세 및 계절성을 제거할 수 있으며, 정상성을 가진 데이터로 변환할 수 있습니다.

3. 이동 평균

이동 평균은 이전 시점의 데이터를 이용하여 현재 시점의 값을 추정하는 방법입니다. 시계열 데이터에서는 주로 롤링 평균이라고 불리는 이동 평균을 사용합니다. 롤링 평균은 주어진 윈도우 크기 내에서 데이터의 평균을 계산하여 현재 시점의 값을 예측하는데 사용됩니다.

4. 지수 가중 이동 평균

지수 가중 이동 평균은 이동 평균과 비슷하지만, 이전 시점의 데이터에 가중치를 부여하여 계산하는 방법입니다. 이전 시점의 데이터에 높은 가중치를 부여하면서 최신 데이터에 낮은 가중치를 부여하여 추세의 변화를 잘 포착할 수 있습니다.

이러한 지표를 사용하여 시계열 데이터를 변환할 수 있습니다. 데이터에 따라 가장 적합한 변환 방법을 선택하여 데이터 분석 및 예측을 수행할 수 있습니다.

참조:

• 시계열 분석 및 예측 기법 소개
• 시계열 데이터 전처리 기법 #데이터분석 #시계열데이터