대박! 시계열 데이터 분석, 이렇게 하는 거였다구요?

Part1. 시계열 데이터 이해하기

1.시계열 데이터 뜻

시계열 데이터(Time-series data)란, 시간 순서에 따라 관측된 데이터를 의미합니다. 주식 가격, 기상 정보, 웹사이트의 사용자 트래픽 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 시계열 데이터의 주요 특징은 시간적 순서를 따르는 점과 연속성이 있습니다.

출처:https://www.mathworks.com/

시계열 데이터의 종류에는 시간에 따른 패턴이나 추세를 보이는 시계열 데이터와 그렇지 않은 데이터가 있습니다. 패턴을 보이는 데이터는 계절성을 가지는 데이터로, 예를 들어 일년 중 특정 기간에만 나타나는 패턴 등이 있습니다. 패턴이 없는 데이터는 일정한 추세가 없거나 불규칙적인 데이터입니다.

통계학적 기법과 시계열 데이터의 이해가 있습니다. 특히, 시계열 데이터는 단순한 연속성을 넘어서 시간의 흐름에 따른 상관성을 고려해야 하므로, 이를 처리할 수 있는 알고리즘과 모델에 대한 이해가 필요합니다.

Part2. 시계열 데이터 분석 또 뭘까?

1.시계열 데이터 분석 방법에 대한 기초

대표적으로 시간 독립 모델, 시간 종속 모델 등이 있습니다.

시간 독립 모델： 과거의 데이터가 미래의 데이터에 영향을 미치지 않는다고 가정하는 모델입니다. 이 모델은 간단하고 계산이 빠르다는 장점이 있지만, 실제 세계의 많은 현상들이 과거의 상태에 의존하기 때문에 한계가 있습니다.

시간 종속 모델： 과거의 데이터가 미래의 데이터에 영향을 준다고 가정합니다. 이 모델은 실제 세계의 많은 현상을 잘 반영할 수 있지만, 모델의 복잡도가 높아지고 계산 시간이 길어지는 단점이 있습니다.

출처: https://www.analyticsvidhya.com/

2.시계열 데이터 분석의 한계점과 개선 방향

시계열 데이터 분석의 한계점은 주로 데이터의 특성에 기인합니다. 예를 들어, 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 변화하는 패턴이 있지만, 이 패턴이 항상 일정하지 않습니다. 또한, 시계열 데이터는 종종 노이즈(noise)를 포함하고 있어, 이를 처리하는 것이 중요합니다.

시계열 분해(time series decomposition)나머신 러닝 기반의 시계열 예측 등이 있습니다. 시계열 분해는 시계열 데이터를 여러 요소로 분해하여 각 요소를 개별적으로 분석하는 방법입니다. 머신 러닝 기반의 시계열 예측은 시계열 데이터의 패턴을 학습하여 미래를 예측하는 방법입니다.

Part3.시계열 데이터 분석을 위한 전략적 접근법

1.시계열 데이터 이해 및 준비

시계열 데이터 분석을 위한 첫 단계는 해당 데이터를 완전히 이해하고, 분석에 적합한 형태로 준비하는 것입니다. 시계열 데이터의 특성 및 종류를 이해하고, 데이터 클린징 및 전처리 과정을 통해 분석을 위한 준비 작업을 해야 합니다.

2.시계열 데이터의 시각화

분석에 앞서 시계열 데이터를 시각화하여 이해하는 것이 중요합니다. 데이터의 패턴, 추세, 계절성 등을 파악하고, 이상치를 발견하는 데 도움이 됩니다.

3.적절한 시계열 분석 모델 선택

시계열 데이터의 특성에 따라 적절한 분석 모델을 선택해야 합니다. 예를 들어, 데이터에 계절성이 있는 경우 시즌별 모델을, 데이터 간의 상관관계가 중요한 경우 벡터 자기회귀 모델 등을 선택할 수 있습니다.

Part4.Boardmix에서 시계열 데이터 분석에

물론이죠, Boardmix에서 시계열 데이터 분석에 적응할 수 있는 몇 가지 템플릿을 추천해 드리겠습니다:

1.흐름도 템플릿

흐름도는 단계를 순차적으로 보여주는 그래프 방법으로 주로 흐름, 정보, 알고리즘 또는 기타 워크플로우를 나타내는 데 사용됩니다. 프로세스에 포함된 단계는 타원형, 직사각형, 마름모꼴, 평행 사변형 등과 같은 다양한 모양으로 나타나며 화살표로 연결됩니다. 일반적으로 흐름도는 계획, 시각화, 기록 또는 프로세스 개선을 위한 강력한 그래프 방법입니다.

2.타임라인 템플릿

타임라인은 영업, 마케팅, 고객 지원, 홍보 등 광범위 적용이 가능합니다. 프로젝트에서 타임라인은 팀이 프로젝트의 다양한 단계와 특정 작업을 완료해야 하는 순서를 볼 수 있도록 합니다. 타임라인 템플릿을 사용하면 작업 단계에서 현재 진행 상황에 대한 빠르고 명확하게 파악할 수 있으므로 잠재적인 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 워크플로우 관리와 함께 프로젝트 타임라인은 이해관계자에게 내용/이벤트 설명하는 데 사용될 수 있습니다.

3.데일리 스크럼 템플릿

데일리 스크럼은 팀원들이 전날부터의 진행 상황, 현재의 계획 및 당면한 장애물에 대해 논의하여 다음 단계와 조치를 결정하는 간단한 일일 미팅입니다.

이러한 템플릿들은 시작점으로 사용되어야 하며, 귀하의 특정 필요와 데이터의 성격에 따라 맞춤화되어야 합니다.

4.모델 학습 및 검증

선택한 모델을 이용하여 시계열 데이터를 학습시키고, 검증 과정을 거쳐 모델의 성능을 평가합니다. 모델의 성능이 만족스럽지 않은 경우, 모델 선택 및 학습 과정을 반복합니다.

5.예측 및 해석

학습된 모델을 이용하여 미래의 데이터를 예측하고, 이를 해석합니다. 또한, 시계열 분석 결과를 통해 얻은 인사이트를 기반으로 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 활용합니다.

결론

시계열 데이터 분석은 복잡하고 어려운 과정일 수 있습니다. 하지만 이러한 전략적 접근법을 통해 시계열 데이터 분석의 복잡함을 관리하고, 이를 통해 얻은 통찰력을 최대한 활용하면 더욱 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다.

시계열 데이터 분석은 빅데이터 분석과도 밀접한 관련이 있습니다. 특히, IoT(Internet of Things) 기기로부터 얻어지는 대량의 시계열 데이터를 분석함으로써 새로운 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다.

인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술의 발전에 따라, 시계열 데이터 분석은 더욱 다양하고 정확한 예측이 가능해질 것으로 예상됩니다.

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