시계열 데이터 분석의 기초: 정상성의 이해

데이터 과학과 통계 분석의 세계에서 시계열 데이터는 중요한 역할을 합니다. 특히 경제, 금융, 기상학 등 다양한 분야에서 시계열 분석은 필수적인 도구가 되었습니다. 이 글에서는 시계열 데이터의 정의와 분석의 핵심 개념 중 하나인 정상성에 대해 살펴보겠습니다.

 

 

시계열-데이터

 

시계열 데이터란?

시계열 데이터는 시간 순서대로 정렬된 일련의 관측치를 말합니다. 이 데이터는 시간의 흐름에 따라 어떤 현상이 어떻게 변화하는지를 보여줍니다. 예를 들어, 매일의 주식 가격, 월별 기온 변화, 분기별 GDP 성장률 등이 시계열 데이터에 해당합니다.

 

정상성이란 무엇인가?

정상성(Stationarity)은 시계열 데이터가 시간의 흐름에 따라 그 통계적 속성이 일정하게 유지되는 성질을 말합니다. 구체적으로는 평균, 분산, 공분산이 시간에 따라 변하지 않는 특성을 지닙니다. 정상성은 많은 시계열 분석 모델의 기본 가정으로, 데이터가 이 조건을 충족할 때 더 강력하고 안정적인 예측이 가능합니다.

 

정상성의 중요성

정상 시계열 데이터는 예측 모델의 구축에 있어 여러 가지 이점을 제공합니다. 분석 모델이 시간에 따라 변화하는 동태적인 패턴을 고려하지 않아도 되기 때문에 모델 설계가 단순해지고, 계산이 용이해집니다. 또한, 정상성을 가정할 때 사용할 수 있는 강력한 통계적 분석 기법들이 있어, 분석의 정확도를 높일 수 있습니다.

 

정상 시계열 데이터의 판별

정상성을 판별하기 위해 사용할 수 있는 여러 가지 테스트가 있습니다. 대표적으로는 단위근 검정(ADF Test), KPSS 검정 등이 있으며, 이를 통해 데이터의 정상성 여부를 검증할 수 있습니다. 데이터가 정상성을 만족하지 않는 경우, 차분(Differencing), 로그 변환 등의 방법을 통해 정상 시계열로 변환할 수 있습니다.

 

비정상 시계열 데이터의 처리

시계열 데이터가 비정상성을 나타낼 때, 정상성을 확보하기 위한 전처리 과정이 필요합니다. 이는 모델의 예측력을 향상시키고, 분석의 안정성을 높이기 위해 중요합니다. 가장 일반적인 방법으로는 차분, 계절성 조정, 변환(예: 로그 변환) 등이 있습니다.