Colin's Blog
주기성 분해를 통한 시계열 데이터 분석

시계열 데이터는 시간에 따라 변화하는 데이터를 의미합니다. 이러한 데이터는 많은 도메인에서 사용되며, 경제, 금융, 기상 등 다양한 분야에서 중요한 정보를 제공합니다. 주기성 분해는 시계열 데이터의 경향성, 주기성, 불규칙성 요소를 분리하여 각각의 패턴에 대한 분석을 가능하게 해주는 방법입니다.

주기성 분해의 개요

주기성 분해는 시계열 데이터를 경향성, 주기성, 불규칙성 세 가지 요소로 분해하는 과정입니다. 이를 통해 데이터의 특성을 더 잘 이해하고 예측할 수 있습니다. 주기성 분해는 대부분의 시계열 분석 기법에 적용될 수 있으며, ARIMA, 지수 평활법 등과 같은 다양한 모델들에서 사용됩니다.

주기성 분해 방법

  1. 가법 모형(Additive Model): 시계열 데이터를 경향성, 주기성, 불규칙성 요소로 분해하는 가장 기본적인 방법입니다. 시계열 데이터를 경향성과 주기성, 불규칙성 세 가지 요소의 합으로 나타냅니다.
  2. 승법 모형(Multiplicative Model): 가법 모형과 유사하지만, 각 요소들을 곱으로 표현하는 방법입니다. 보통 주기성 변동이 경향성에 비례적으로 증가 또는 감소하는 경우에 적용됩니다.

주기성 분해의 활용

  1. 경향성 파악: 주기성 분해를 통해 경향성 요소를 분리하여 경향을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 시계열 데이터의 추세와 변화를 확인할 수 있습니다.
  2. 주기성 예측: 주기성 분해를 통해 주기성 요소를 분리한 후, 이를 기반으로 주기성을 예측할 수 있습니다. 따라서 미래의 주기성을 예측하여 효과적인 의사 결정을 돕는 데 사용될 수 있습니다.
  3. 불규칙성 분석: 주기성 분해를 통해 불규칙성 요소를 분리하여 분석할 수 있습니다. 이를 통해 예상치 못한 변동 요인을 파악하고 대응할 수 있습니다.

주기성 분해의 예시

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 시계열 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('data.csv')

# 시계열 객체 생성
dates = pd.to_datetime(data['date']) # 날짜 컬럼을 datetime 형태로 변환
series = pd.Series(data['value'], index=dates) # value 컬럼을 시계열 객체로 변환

# 주기성 분해
result = sm.tsa.seasonal_decompose(series, model='additive')

위의 예시 코드는 Python의 pandas와 statsmodels 라이브러리를 사용하여 주기성 분해를 하는 방법을 보여줍니다. 시계열 데이터를 불러온 후, 데이터를 시계열 객체로 변환한 다음 seasonal_decompose 함수를 통해 주기성 분해를 수행합니다.

마무리

주기성 분해는 시계열 데이터의 분석과 예측에 많은 도움을 줍니다. 분해된 요소들을 잘 파악하고 분석하는 것은 정확한 예측과 의사 결정에 큰 도움이 될 수 있습니다. 다양한 주기성 분해 모델과 기법들을 익히고 실제 데이터에 적용해보는 것을 추천합니다.

참고 자료

© 2018 Colin. All rights reserved.