- 시계열이란 미래의 추세를 예측하기 위해 정기적인 간격으로 수집된 데이터 집합을 의미합니다.
- 기본 구성 요소 분석: 추세, 계절성, 주기 및 무작위 노이즈.
- 고전적 모델링 및 ARIMA 방법부터 딥러닝 및 인공지능에 이르기까지 다양한 모델링 접근 방식을 비교합니다.
- 의료, 금융, 에너지, 전자상거래 등 핵심 분야에서 실질적인 응용이 가능합니다.
아마 여러분은 몇몇 기업들이 어떻게 미래를 예측하는 것처럼 보이거나 특정 제품에 대한 수요가 언제 최고조에 달할지 정확히 아는지 궁금해했을 것입니다. 마법이나 수정구슬을 쓰는 것이 아닙니다. 그들은 시계열 분석 이라는 강력한 도구를 사용하여 데이터가 시간에 따라 어떻게 변화하는지 이해하고 앞으로 일어날 일을 예측합니다.
기본적으로 우리는 일일 강우량이나 월별 판매량처럼 일정한 간격으로 수집된 데이터를 이야기하고 있습니다. 여기서 흥미로운 점은 데이터를 개별적인 조각으로 취급하는 것이 아니라 과거가 미래에 직접적인 영향을 미친다는 점을 이해하는 것입니다. 이를 통해 데이터 마이닝을 통해 기존 방식으로는 발견하기 어려웠던 패턴을 찾아낼 수 있습니다.
시계열 모델은 어떤 구조로 되어 있나요?
혼동을 피하려면 시계열 데이터가 여러 구성 요소로 분해될 수 있다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 가산 모델에서는 특정 시점의 값이 추세 , 계절성, 그리고 무작위성 의 합이라고 합니다 . 만약 시계열 데이터의 양상이 더 복잡하다면, 이러한 요소들이 서로 강화되는 곱셈 모델이 필요할 수 있습니다.
- 경향: 전반적인 방향을 알려주는 거죠. 상황이 상승세인지, 하락세인지, 아니면 장기적으로 안정적인 상태를 유지할지 알려줍니다.
- 계절성: 이러한 패턴은 주기적으로 반복됩니다. 예를 들어 겨울에 스카프 판매량이 증가하거나 낮 시간대에 전기 소비량이 증가하는 것과 같은 패턴입니다.
- 주기 : 계절성과 달리 주기성은 고정된 주기가 없는 반복 현상이며, 보다 포괄적인 관점에서 분석됩니다.
- 무작위 변동 또는 잡음: 그것들은 예측 불가능한 사건들입니다. 상충되는 데이터 또는 오류 어떤 규칙도 따르지 않고 예측을 어렵게 만드는 것들.
분류 접근법 및 방법론
우리가 무엇을 원하는지에 따라 문제에 접근하는 방식은 달라질 수 있습니다. 빠른 추정치를 얻는 것과 인공지능 및 심층 AI 추론 기반의 초정밀 예측 시스템을 구축하는 것은 완전히 다른 문제입니다.
고전적 모델과 비모수적 모델
여기에는 주어진 기간의 평균을 계산하여 단기적인 변동을 평가하는 데 사용되는 이동 평균과 같은 도구가 있습니다 . 또한 최근 데이터에 더 큰 가중치를 부여하여 즉각적인 추세를 더 잘 반영하는 시간 평활화 기법도 있습니다. 이러한 방법들은 일반적으로 비모수적이며, 프로세스가 고정된 구조를 가지고 있다고 가정하지 않고 추세를 추정하는 데 중점을 둡니다.
자기회귀 통합 모델(ARIMA)
상황이 더 심각해지면 ARIMA 모델이 활용됩니다. ARIMA 모델은 자기회귀, 차분, 이동평균을 결합한 모델로, 복잡한 데이터 와 비정상적인 시계열을 처리하는 데 훨씬 강력한 접근 방식입니다. 데이터를 변환하여 안정적이고 예측 가능한 상태로 만들 수 있습니다.
딥러닝 및 신경망
인공지능(AI) 붐과 함께 우리는 이제 순환 신경망과 장단기 기억(LTSM) 모델을 사용합니다 . 이러한 기계는 방대한 양의 정보를 처리하고 신경망이 학습하는 방식을 이해하여 기존 모델로는 인식조차 할 수 없는 매우 복잡한 패턴을 파악할 수 있습니다. 물론 이러한 모델은 훨씬 더 많은 컴퓨팅 성능을 요구합니다.
고급 기술 분류
좀 더 전문적인 관점에서 보면, 관련 문헌에서는 이러한 기법들을 여러 그룹으로 분류합니다. 첫째는 주파수 영역 방법 (예: 웨이블릿 분석)이고, 둘째는 시간 영역 방법 (예: 상호 상관 분석)입니다. 또한, 프로세스 구조를 설명하기 위해 몇 개의 매개변수를 사용하는 매개변수적 방법과 사전 구조를 가정하지 않는 비매개변수적 방법으로 구분하기도 합니다.
또한, 동시에 분석하는 변수의 개수에 따라 선형 모델과 비선형 모델, 그리고 단변량 모델과 다변량 모델 로 구분할 수 있습니다. 코로나19 팬데믹과 같은 위급 상황에서는 새로운 데이터가 들어올 때마다 가정을 실시간으로 업데이트할 수 있는 견고한 시계열 기반 방법이 특정 모델(예: SIR 모델)보다 더 적합한 경우가 있는 것으로 입증되었습니다.
실제 업무 환경에서의 활용 사례
이 모델링은 단순히 수학 이론에 그치는 것이 아니라, 수백만 유로가 오가는 분야와 생명을 구하는 분야에 적용됩니다. 의료 분야 에서는 전염병 발생을 예측하고 위기 발생 전에 병원 자원을 관리하는 데 도움을 줍니다. 금융 및 거래 분야에서는 주가나 암호화폐 변동을 예측하는 핵심 도구입니다.
에너지 분야에서는 이전 연도의 데이터를 기반으로 겨울철 에너지 수요를 계산하여 자원 낭비를 방지하는 것이 중요합니다 . 반면, 전자상거래 및 마케팅 분야에서는 이를 활용하여 재고를 최적화 하고 사용자가 구매하려는 시점에 정확히 도달하는 광고 캠페인을 설계함으로써 고객 경험과 충성도를 향상시킵니다.
과거 데이터를 로드맵으로 변환하는 능력은 소규모 온라인 상점에서부터 정부 기관에 이르기까지 모든 조직이 위험을 최소화하고 인적 및 물적 자원 계획을 최적화하여 미래의 불확실성을 통계적 및 계산적 증거에 기반한 전략으로 전환할 수 있도록 해줍니다.
