Allen's 데이터 맛집

시계열 데이터 분석은 다양한 분야에서 중요한 의사 결정 도구로 사용됩니다. 이 과정에서 추세, 계절성, 주기성과 같은 시계열 데이터의 핵심 패턴을 인식하고 분석하는 것이 필수적입니다. 이 글에서는 이러한 패턴들의 정의와 특징, 그리고 분석에서의 중요성에 대해 설명하겠습니다. 추세(Trend) - 정의: 추세는 시계열 데이터가 장기간에 걸쳐 보이는 상승 또는 하락의 방향성을 의미합니다. 이는 경제 성장, 인구 증가 등과 같이 시간에 따라 발생하는 점진적 변화를 나타냅니다. - 중요성: 추세 분석을 통해 데이터의 장기적인 방향성을 파악할 수 있으며, 미래 예측의 기초로 활용됩니다. - 분석 방법: 선형 회귀 분석, 이동 평균, 지수 평활화 등 다양한 방법을 통해 데이터의 추세를 추출하고 분석할 수 있습니다...