[딥러닝]시계열

시계열 문제

시계열 분석이란?
시간에 따라 변하는 데이터를 사용해 추이를 분석하는 것

시계열 분석의 사용
추세를 파악하거나 향후 전망 등을 예측하기 위한 용도

ex) 주가/환율 변동 및 기온/습도 변화

시계열 형태 구분
데이터 변동 유형에 따라 불규칙변동, 추세변동, 순환변동, 계절변동으로 구분

• 불규칙 변동
  규칙성이 없어 예측 불가능하고 우연적으로 발생하는 변동
  ex) 전쟁, 홍수, 화재, 지진, 파업 등

• 추세 변동
  시계열 자료가 갖는 장기적인 변화 추세
  ex) 국내총생산(GDP), 인구증가율

  💡 추세란?

  • 장기간에 걸쳐 지속적으로 증가, 감소하거나 일정한 상태를 유지하려는 성향
  • 짧은 기간 안에는 추세변동을 찾기 어려움

• 순환 변동
  대체로 2~3년 정도의 일정한 기간을 주기로 순환적으로 나타나는 변동
  ➡ 즉, 1년 이내 주기로 곡선을 그리며 추세변동에 따라 변동
  ex) 경기변동

-계절 변동
계절적 영향과 사회적 관습에 따라 1년 주기로 발생하는 것
보통 계절에 따라 순환하며 변동하는 특성

결국, 시계열 데이터는 규칙적 시계열과 불규칙적 시계열로 나눌 수 있다

• 규칙적 시계열 : 트렌드와 분산이 불변하는 데이터
• 불규칙적 시계열 : 트렌드와 분산이 변하는 시계열 데이터

시계열 데이터를 잘 분석한다는 의미
= 불규칙성을 갖는 시계열 데이터에 특정한 기법이나 모델을 적요앟여 규칙적인 패턴을 찾거나 예측하는 것

불규칙적 시계열 데이터에 규칙성을 부여하는 방법

• AR, MA, ARMA, ARIMA 모델 적용
• 딥러닝 모델 적용