시계열 분석은 미리 결정된 기간 동안 특정 지표 또는 지표 집합의 변화를 조사하는 데 사용되는 통계 방법입니다. 미래 가치 예측, 패턴 이해, 이상 징후 탐지 등 다양한 목적을 위해 시간에 따른 데이터의 추세를 조사하는 데 사용되는 분석 유형입니다. 데이터의 복잡한 관계를 모델링하고 미래 가치를 예측하기 위한 예측 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다.
시계열 분석에는 데이터의 추세, 계절적 효과 및 기타 패턴을 식별하기 위해 일정 기간 동안 일관되게 측정되는 과거 데이터 포인트를 분석하는 작업이 포함됩니다. 금융, 인구통계, 경제 데이터 등 모든 유형의 데이터에 적용할 수 있으며, 다양한 유형의 데이터 간의 숨겨진 관계와 상관관계를 찾는 데 사용할 수 있습니다.
시계열 분석은 자기 상관, 교차 상관 등의 방법을 사용하여 데이터의 추세와 계절성을 조사하는 것으로 시작됩니다. 추세와 계절적 효과가 확인되면 필터링, 분해, 평활화, 예측 등 데이터의 패턴을 추가로 탐색하기 위해 다양한 기타 분석을 사용할 수 있습니다.
시계열 분석은 보다 정확한 예측이 이루어질 수 있도록 데이터에 영향을 미치는 기본 체계적 요인을 추정하는 데 종종 사용됩니다. 또한 패턴을 인식하고 데이터를 기반으로 더 나은 결정을 내려 데이터 모델을 개선하는 데에도 사용됩니다.
시계열 분석은 데이터 분석의 중요한 부분이며 기업 및 기타 조직에서 다양한 방식으로 사용됩니다. 예를 들어, 소비자 행동과 시장 동향을 더 잘 이해하고, 고객 충성도를 이해하고, 주가를 예측하고, 재무 성과와 위험을 평가하는 데 사용할 수 있습니다.
