📊 Data Analysis
[Data Analysis] 시계열 데이터 & 다변량 분석
시계열 데이터시계열 데이터는 시간 순서대로 정렬된 데이터 포인트의 연속입니다.시계열 데이터의 특성 추세 (Trend): 장기적인 데이터 증가 또는 감소 경향을 나타냅니다.예: 회사 매출이 해마다 증가하는 경우.계절성 (Seasonality): 특정 시간 패턴이 반복되는 현상으로, 주기적인 변동을 포함합니다.예: 여름철 아이스크림 판매량 증가.주기성 (Cyclicality): 불규칙적인 간격으로 반복되는 변동을 나타냅니다.예: 경제 호황과 불황 주기.잡음 (Noise): 데이터에 포함된 불규칙한 변동으로, 예측에 방해가 되는 요소입니다.시계열 분석 방법시계열 분해는 시계열 데이터를 구성하는 여러 요소(추세, 계절성, 주기성, 잡음)를 분리하여 분석하는 방법입니다.가법 모형 (Additive Model): ..
