ㅁ 시간 데이터 처리

ㅇ 정의: 시간 데이터를 분석하고 처리하는 과정으로, 계절성, 트렌드, 노이즈 등을 제거하거나 보정하여 데이터의 본질적인 패턴을 도출하는 작업을 포함.

ㅇ 특징: 시간적 순서가 중요한 데이터로, 시계열 분석 기법이나 통계적 방법론을 활용.

ㅇ 적합한 경우: 계절성, 주기성 패턴이 뚜렷한 데이터(예: 매출, 기온, 트래픽 데이터 등).

ㅇ 시험 함정: 시간 데이터 분석에서 계절성을 제거하지 않고 분석하거나, 과도한 보정으로 본질적 패턴을 왜곡하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:

1. 계절성을 제거하지 않고 시계열 데이터를 분석하는 경우 정확한 트렌드를 도출할 수 있다. (X)
2. 시간 데이터 처리에서는 계절성을 제거한 후 트렌드와 잔차를 분석하는 것이 일반적이다. (O)

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1. 시즌성 제거

ㅇ 정의: 시간 데이터에서 계절적 요인을 제거하여 데이터의 장기적 트렌드와 잔차를 분석 가능하게 하는 기법.

ㅇ 특징: 주기적 패턴(예: 계절별 판매량, 주간 트래픽 변화 등)을 제거하여 데이터의 비계절적 요소를 강조.

ㅇ 적합한 경우: 계절성이 뚜렷한 데이터에서 장기적 추세를 분석하거나 예측 모델을 구축할 때.

ㅇ 시험 함정: 계절성을 제거하지 않으면 모델의 정확도가 감소하거나, 계절성 요인이 과대평가될 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:

1. 계절성을 제거하면 데이터의 본질적 패턴을 왜곡할 가능성이 높다. (X)
2. 시즌성 제거는 데이터의 장기적 트렌드 분석에 도움을 준다. (O)

ㅁ 추가 학습 내용

시간 데이터 처리와 관련하여 학습해야 할 개념은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

1. 이동 평균법:
– 데이터의 노이즈를 제거하고 추세를 파악하는 데 유용한 방법.
– 일정한 기간 동안의 데이터 평균을 계산하여 데이터의 변동성을 완화.
– 단순 이동 평균, 가중 이동 평균 등 다양한 변형 방법이 있음.

2. 계절 분해 방법:
– 시계열 데이터를 구성하는 세 가지 주요 요소(계절성, 트렌드, 잔차)를 분리하여 분석.
– 계절성: 주기적으로 반복되는 패턴.
– 트렌드: 데이터의 장기적인 방향성.
– 잔차: 계절성과 트렌드를 제거한 후 남는 불규칙한 변동.

3. ARIMA 모델:
– Autoregressive Integrated Moving Average의 약자로, 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 데 사용되는 모델.
– 자기회귀(AR), 차분(I), 이동 평균(MA) 요소를 결합하여 데이터의 패턴을 설명.
– 시계열 데이터의 안정성을 확보하기 위해 차분 과정을 포함하며, 데이터 예측에 효과적.

이 세 가지 개념은 시간 데이터 처리 및 분석에서 중요한 역할을 하며, 시험 대비를 위해 기본 원리와 적용 방법을 이해하는 것이 필요합니다.