시계열 데이터 모델링

날짜	종가	환율	거래량
8/1	91000	1200	10
8/2	90500	1205	20
8/3	82000	1205	25

전통적인 시계열 모델링

y의 이전 시점 데이터들을 사용하여 패턴을 추출하여 예측

• 패턴의 종류: Trend(추세), Seasonality(계절성, 주기성 반복)
• X 변수들은 사용하지 않음.
• 패턴이 충분히 파악된 모델의 잔차는 Stationary(안정적)
  

ML기반 시계열 모델링

특정 시점(t)의 데이터(1차원)와 예측대상시점(t+1)과의 관계를 사용하여 패턴 추출

예시

• 시간의 흐름을 X변수로 도출하는 것이 중요함.

DL기반 시계열 모델링

특정 구간(timestep)의 데이터(2차원)와 예측대상시점(t+1)과의 관계로 패턴을 추출

• 어느정도 구간을 하나의 단위로 정할 것인가?
• 분석 단위를 2차원(3차원 데이터셋)을 만드는 전처리 필요