시계열 분석

시계열 분석의 작동 원리

시계열 분석에는 시계열 데이터를 활용하여 체계적으로 데이터를 분석하는 작업이 포함됩니다. 시계열 데이터는 특정 시점에 수집되거나 기록된 일련의 데이터 점들로, 각 데이터 점이 특정 타임스탬프와 연결되어 있기 때문에 시간에 따라 데이터가 어떻게 변하는지 분석할 수 있습니다.

시계열 데이터의 구성요소

시계열 데이터는 기본 패턴을 이해하고 전망하는 데 도움이 되는 몇 가지 기본 구성요소로 나눌 수 있습니다.

시계열 분석 단계

시계열 데이터 분석에는 시간 경과에 따라 수집된 데이터 점들을 이해, 모델링 및 전망하기 위한 다양한 기법을 통합하는 체계적인 접근 방식이 포함됩니다.

탐색적 데이터 분석

EDA(탐색적 데이터 분석)에는 원시 데이터를 수집한 다음 추가 분석을 위해 데이터를 전처리하고 시각화하는 작업이 포함됩니다. 다음과 같은 작업이 포함됩니다.

• 데이터 수집: 지정된 기간 동안의 관측값을 수집하고 데이터셋의 품질과 정확도를 확보합니다.
• 데이터 전처리 및 데이터 시각화: 분석 및 모델링에 쓰일 데이터셋을 이해하고 준비합니다. 데이터 전처리에는 데이터 정리, 데이터 변환 및 구조 관련 작업이 포함됩니다.

분해

분해는 시계열 데이터를 기본 구성요소인 추세, 계절, 순환 그리고 나머지로 분해하여 기본 패턴 분석과 데이터 해석을 용이하게 하는 데 사용되는 기법입니다.

모델 선택 및 피팅

모델 선택에서는 계절성, 추세, 정상성과 같은 특성을 기반으로 기본 데이터 패턴을 포착하기에 가장 적합한 모델을 찾습니다. 모델 피팅은 선택한 모델이 관측된 데이터와 예측 간의 차이를 최소화할 수 있도록 훈련하는 데 중점을 두어 모델이 새로운 데이터에 잘 일반화되도록 합니다.

모델 예측 및 전망

모델 예측 및 전망에서는 이전 단계에서 훈련된 모델을 새로운 데이터에 적용하여 과거의 패턴을 기반으로 미래의 데이터 점을 생성합니다.

모델 평가

모델 평가에는 모델의 성능과 모델의 예측 정확도를 평가하는 작업이 포함됩니다. 이는 다음과 같은 세 가지 주요 구성요소로 이루어집니다.

• 성능 메트릭: RMSE(RMS 오차)와 같은 메트릭은 예측값과 실제값의 차이를 계산하여 모델의 정확도를 측정합니다.
• 검증 기법: 교차 검증, 백테스트 및 기타 기법은 새로운 데이터셋에 대한 예측 성능을 평가하여 모델의 안정성을 평가합니다.
• 해석 가능성 방법: LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation) 및 SHAP(Shapley Additive Explanation)와 같은 기법은 모델 예측을 이해하는 데 도움이 되어 모델의 결정을 더욱 투명하게 만들어 줍니다.

시계열 모델링에 대한 일반적인 접근 방식

시계열 데이터를 모델링하는 세 가지 일반적인 접근 방식은 기존의 전망 모델, 머신러닝 모델, 딥러닝 모델입니다.

기존 전망 모델

기존 전망 모델은 통계적 기법을 사용하여 기본 데이터 패턴과 추세를 식별하고 모델링합니다.

ARIMA(자기회귀 누적 이동평균) 통계 모델은 과거 데이터를 분석하여 미래 값을 예측합니다. 추세와 계절성을 포착하므로 정상성 및 비정상성 데이터셋에 모두 적용할 수 있으며 주가와 매출 같은 단기 및 중기 전망에 적합합니다.

지수 평활화 모델은 과거 관측값에 기하급수적으로 감소하는 가중치를 적용하여 최신 데이터에 우선 순위를 부여합니다. 이 방법은 시계열 데이터의 기본 추세와 패턴을 포착하면서 단기 변동을 효과적으로 평활화합니다. 특히 추세나 계절성이 있는 데이터에 유용합니다.

머신러닝 모델

머신러닝 모델은 기존 모델이 놓칠 수 있는 데이터의 복잡한 패턴을 포착할 수 있습니다.

랜덤 포레스트 모델은 여러 결정 트리를 구축하고 그 출력을 결합하여 시계열 분석의 예측 정확도를 향상합니다. 대규모의 고차원 데이터셋을 처리하며 과적합에 강합니다. 과거 데이터를 예측 변수로 사용하여 비선형 관계와 상호 작용을 포착하므로 불규칙한 패턴을 모델링하는 데 적합합니다.

SVM(서포트 벡터 머신)은 분류 및 회귀에 사용되는 지도 학습 모델입니다. 시계열 분석에서 비선형 관계를 모델링하고 고차원 데이터, 특히 작고 복잡한 데이터셋을 처리할 수 있습니다. 예를 들어, SVM은 과거 소비, 기상, 경제 지표 간의 비선형적 상호 작용을 포착하여 에너지 수요를 전망할 수 있습니다.

딥러닝 모델

딥러닝은 데이터에서 직접 패턴과 종속성을 자동으로 학습하여 시계열 분석을 향상합니다. 이러한 모델은 단기 변동과 장기 추세를 모두 포착하므로 전망 및 이상 감지에 이상적입니다.

LSTM(장단기 기억) 모델은 기억 셀과 게이팅 메커니즘을 사용하여 기존 RNN의 한계를 극복하도록 설계된 특수한 유형의 RNN(순환 신경망)입니다. 이러한 설계 덕분에 장기 종속성을 효과적으로 포착할 수 있어 LSTM은 전망 및 시퀀스 예측과 같은 시계열 분석 작업에 특히 유용합니다.

CNN(컨벌루션 신경망)은 컨벌루션 계층을 사용하여 데이터에서 특징을 자동으로 추출할 수 있기 때문에 시계열 분석에 사용됩니다. 국소 패턴과 계층 구조를 식별하므로 다변량 시계열 분류와 같은 작업의 단기 종속성을 확인하는 데 효과적입니다.

시계열 분석의 유형

시계열 분석은 데이터 추세와 패턴을 효과적으로 기술, 설명, 전망, 최적화하는 범주로 분류할 수 있습니다.

• 기술 분석은 데이터셋의 주요 특징을 요약합니다. 데이터의 기본 패턴, 추세 및 계절적 변동을 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 설명적 분석은 데이터 내에서의 관계 및 인과 효과를 이해하는 것을 목표로 합니다. 기본 인자와 상관관계를 조사하여 특정 패턴이나 추세가 발생하는 이유를 설명하고자 합니다.
• 예측 분석은 과거 데이터, 통계 모델, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 미래의 추세와 패턴을 예측합니다.
• 처방 분석은 예측 인사이트를 기반으로 권장 사항과 조치를 제시합니다. 다양한 시나리오와 잠재적 결과를 평가하여 최적의 결정을 제안합니다.

시계열 분석의 과제

시계열 분석에서 자주 걸림돌이 되는 특정 유형의 장애가 있습니다. 데이터 수집 중에 센서나 계측기가 일관되지 않은 간격으로 데이터를 기록하는 것이 보통이며, 이는 단조 증가하는 데이터를 처리하도록 설계된 많은 시계열 모델에서 문제가 됩니다. 데이터 준비에는 누락 데이터, 이상값, 잡음 및 기타 불규칙성을 처리하는 작업뿐만 아니라 균일한 간격을 만들기 위해 데이터를 재추출하는 작업이 포함될 수 있습니다. 위에서 설명한 탐색적 데이터 분석 기법은 이러한 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 시계열 데이터에 내재된 계절성과 순환적 패턴은 모델을 선택하고 피팅하는 과정을 복잡하게 만들 수 있습니다. 데이터셋과 적용 가능한 모델링 옵션에 대한 확실한 이해가 좋은 출발점입니다. 교차 검증 및 기타 확립된 모델 검증 기법과 함께 개략적으로 설명된 모델링 접근 방식이 이러한 경우에 도움이 될 것입니다.

시계열 분석이 중요한 이유

시계열 분석은 주가, 기상 조건, 매출, 수요 전망 등 다양한 영역에서 미래의 추세를 모델링하고 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 계획의 정확도를 높이고 향후 발전 상황을 예측하여 전략적 의사결정을 뒷받침합니다. 시계열 분석의 이점을 누릴 수 있는 응용 분야의 예는 다음과 같습니다.

시계열 분석의 예제

시계열 분석에는 시간이 지남에 따라 변화하는 데이터를 이해하고 전망하는 기법이 포함됩니다. 아래 예제는 다양한 응용 사례를 통해 복잡한 데이터셋에서 의미 있는 인사이트를 추출하는 고유한 방법과 툴을 중점적으로 설명합니다.

MATLAB을 사용한 시계열 분석

엔지니어는 MATLAB^®을 사용하여 신호 처리, 제어 시스템 및 예측 정비와 같은 응용 분야에서 시계열 분석을 수행할 수 있습니다.

타임테이블을 사용하여 시계열 분석을 위한 데이터 준비

누락값 처리 및 이상값 관리와 같은 전처리 작업 전후에 시간 기반 연산을 사용할 계획이라면 데이터를 시계열 분석에 적합한 형식으로 변환해야 합니다. timetable 함수는 타임스탬프가 지정된 데이터를 처리하도록 설계되었으며, 각 행과 시간을 연결하고 동일한 개수의 행을 갖는 열 방향 변수들을 저장합니다. 데이터 정렬, 결합, 계산을 위한 시간 관련 함수와 동기화 및 재추출과 같은 특징을 제공하여 시계열 분석을 간소화합니다.

MATLAB은 특정 응용 분야에 맞춰 사용자의 전체 워크플로를 지원하는 특화된 툴박스를 제공합니다.