Allen's 데이터 맛집

비정상 시계열 데이터는 많은 분석 모델에서 문제를 일으킬 수 있으며, 이를 정상 시계열로 변환하는 과정은 시계열 분석에서 필수적인 단계입니다. 이 글에서는 비정상 시계열을 정상 시계열로 전환하는 다양한 방법과 그 장단점, 그리고 적절한 사용처에 대해 설명하겠습니다. 차분(Differencing) - 설명: 차분은 연속된 관측치 간의 차이를 계산하는 과정입니다. 이 방법은 시계열 데이터의 트렌드나 계절성을 제거하는 데 유용합니다. - 장점: 구현이 간단하고, 계절성이나 트렌드로 인한 비정상성을 효과적으로 제거할 수 있습니다. - 단점: 데이터의 변동성이 큰 경우, 차분만으로는 충분한 정상성을 확보하기 어려울 수 있습니다. - 적용 사례: 주식 가격이나 경제 지표 같은 금융 시계열 데이터에서 트렌드를 제거하..