시계열 분해(Time Series Decomposition)는 복잡한 시계열을 추세, 계절성, 잡음과 같은 구성 요소로 나누는 방법입니다. 시계열은 일련의 시간에 있는 일련의 데이터 포인트입니다. 기본 패턴을 식별하고 예측 모델을 생성하기 위해 복잡한 시계열을 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 시계열 분해는 비즈니스 분석, 재무 예측 및 기타 예측 관련 작업에 자주 사용됩니다.
시계열 분해를 사용하면 시계열을 구성하는 다양한 구성요소를 식별할 수 있습니다. 이러한 구성 요소는 기본 추세 및 계절성과 같은 다양한 패턴과 관계를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 추세는 시계열의 일반적인 방향이고, 계절성은 시계열이 일정한 간격으로 반복되는 경향이며, 노이즈는 추세와 계절성을 중심으로 시계열이 무작위로 변동하는 것입니다. 시계열을 이러한 다양한 구성 요소로 분해하면 기본 패턴을 식별 및 분석하고 이를 예측에 사용하고 데이터 동작을 이해할 수 있습니다.
시계열을 분해하는 가장 일반적인 방법은 시계열을 추세, 계절성, 순환 및 불규칙의 네 가지 구성 요소로 나누는 가법 모델입니다. 가산 모델은 시계열의 구성요소가 가산적이라고 가정합니다. 즉 시계열은 성분들의 합으로 표현될 수 있다. 가산 모델은 미래 추세를 예측하는 데 유용하며 데이터의 기본 패턴에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
시계열 분해는 동일한 패턴을 나타내는 특정 기간을 식별하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이러한 기간은 보다 정확한 예측을 생성하고 더 나은 모델을 구축하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 시계열 분해를 사용하여 데이터의 이상값과 예상치 못한 동작을 식별할 수 있습니다.
시계열 분해는 데이터 분석 및 예측을 위한 유용한 도구입니다. 복잡한 시계열을 구성 요소로 나누면 기본 패턴과 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다. 이를 통해 예측이 향상되고 모델이 더욱 정확해질 수 있습니다.
