Allen's 데이터 맛집

시계열 데이터 분석과 예측에서 지수 평활법(Exponential Smoothing)은 중요한 방법론 중 하나입니다. 복잡한 시계열 패턴을 효과적으로 모델링하고 예측하는 데 있어 지수 평활법은 간단하면서도 강력한 도구입니다. 지수 평활법이란? 지수 평활법은 과거 관측치에 가중치를 지수적으로 감소시켜 평균을 산출하는 방법입니다. 이 방법은 최근 데이터에 더 큰 가중치를 부여하므로, 시계열 데이터의 최신 트렌드와 패턴을 반영하는 데 유리합니다. 단순 지수 평활(Simple Exponential Smoothing) - 적용 상황: 추세나 계절성이 없는 시계열 데이터에 적합합니다. - 장단점: 모델이 매우 단순하여 계산이 쉽지만, 추세나 계절성이 있는 데이터를 예측하는 데는 한계가 있습니다. 홀트(Holt)의 선..