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시계열 데이터 개념

chacha001 2024. 11. 14. 01:04

세계열 데이터 모델링은 시간에 따라 수집된 데이터의 패턴을 분석하고 미래의 값을 예측하기 위해 사용하는 방법이다.

예를 들어, 날씨 데이터, 주식 가격, 판매량등이 있다

 

1. 시계열 데이터랑 일반 데이터 차이점

  • 시계열 데이터: 시간에 따라 수집된 데이터로, 각 데이터 포인트는 시간 축을 기준으로 정렬되어 있습니다. 데이터의 순서가 매우 중요하며, 과거 데이터가 미래 데이터에 영향을 미치는 구조를 가집니다. 예를 들어 주식 가격, 기상 데이터, 판매량 등이 시계열 데이터에 해당합니다.
  • 일반 데이터: 시간 순서가 아닌 다양한 독립 변수를 바탕으로 종속 변수를 예측합니다. 시간 의존성이 없이 각 데이터 포인트가 독립적으로 취급됩니다. 예를 들어 주택 가격 예측에서 '면적', '방의 개수', '위치' 등의 변수로 주택 가격을 예측하는 경우입니다.

2. 데이터 전처리

  • 시계열 데이터: 시계열 데이터는 시간적 순서를 유지하는 것이 매우 중요합니다. 데이터의 정규화 외에도 **차분(differencing)**을 통해 데이터의 비정상성을 제거하거나, 계절성 조정을 수행할 수 있습니다. 시계열 데이터는 결측치나 이상치에 특히 민감하므로 시계열 연속성을 고려한 전처리가 필요합니다.
  • 일반 데이터: 결측치 처리, 스케일링, 이상치 제거와 같은 전처리가 필요하며, 데이터 샘플의 순서는 중요하지 않습니다. 각 샘플 간에는 독립성이 가정되기 때문에 데이터의 순서와 관련된 전처리 과정이 필요하지 않습니다.

3. 데이터 분할

  • 시계열 데이터: 트레인-테스트 분할 시 시간 순서를 유지해야 합니다. 데이터를 섞을 수 없기 때문에 과거 데이터를 기반으로 미래 데이터를 예측하는 방식으로 분할합니다. 트레인-테스트 슬라이딩 윈도우(split) 방식을 이용하여 시간의 흐름을 유지한 채 모델을 평가합니다.
  • 일반 데이터: 임의로 데이터를 섞은 뒤 트레인-테스트 분할을 수행할 수 있습니다. 전체 데이터를 무작위로 섞어도 상관없으며, k-폴드 교차검증 등의 방법을 사용해 모델의 일반화 성능을 평가할 수 있습니다.

4. 모델 종류 및 기법

  • 시계열 모델:
    • ARIMA 모델: 자기회귀(AR), 이동평균(MA), 차분을 사용하여 비정상성을 제거하고 시계열 데이터의 미래를 예측합니다.
    • 지수 평활법 (Exponential Smoothing): 데이터가 시간에 따라 변하는 정도를 가중치를 통해 반영합니다.
    • LSTM 신경망: 시계열 데이터를 다루기 위해 설계된 순환 신경망(RNN)의 일종으로, 장기적인 패턴을 잘 학습할 수 있습니다.
    • Prophet: 비전문가도 사용할 수 있는 페이스북의 모델로, 계절성 및 트렌드 변동을 쉽게 예측할 수 있습니다.
  • 일반 모델:
    • 회귀 분석(Linear Regression): 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계를 선형으로 가정하고 학습합니다.
    • 의사결정나무 및 랜덤 포레스트(Decision Tree, Random Forest): 데이터의 여러 독립 변수들을 기반으로 트리 구조를 사용해 예측을 수행합니다.
    • 로지스틱 회귀(Logistic Regression): 범주형 결과 변수를 예측하기 위해 선형 회귀와 비슷한 기법을 사용합니다.
    • XGBoost, LightGBM 등: 고성능 부스팅 기법을 이용하여 비선형 데이터나 복잡한 관계를 예측합니다.

5. 시간 의존성 처리

  • 시계열 모델: 시간 의존성을 반드시 고려해야 합니다. 이전 시점의 데이터가 현재 및 미래 시점의 예측에 직접적인 영향을 주기 때문에 이동평균(Moving Average), 자기회귀(AutoRegression), 차분(Differencing) 같은 기법을 통해 시간 의존성을 반영합니다.
  • 일반 모델: 시간적인 순서가 없기 때문에 각 데이터 포인트 간의 의존성을 고려하지 않습니다. 주로 독립 변수 간의 관계를 분석하여 종속 변수를 예측합니다.

6. 모델 평가 방법

  • 시계열 모델:
    • 잔차 분석: 예측 오차의 자기상관성 여부를 평가하여 모델의 적합성을 확인합니다.
    • 시계열 분할 방식: 시간에 따라 데이터를 나누어 예측 성능을 평가합니다.
  • 일반 모델:
    • 교차 검증 (Cross-validation): 데이터를 여러 번 분할하여 각 분할에 대해 모델을 학습하고 평가합니다.
    • 평가지표: 회귀에서는 R^2, MSE, RMSE, MAE 등을, 분류에서는 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 등을 사용합니다.

7. 모델의 목표

  • 시계열 모델: 데이터의 미래 값을 예측하거나 시간에 따른 변화의 패턴을 분석하는 데 목적이 있습니다. 미래의 특정 시점에서 어떤 일이 발생할지에 대해 예측하는 것이 주요 목표입니다.
  • 일반 모델: 주어진 독립 변수(특성)로부터 목표 변수(타겟)를 정확하게 예측하거나 분류하는 것이 목적입니다. 이때 시간적인 의존성은 고려되지 않습니다.

요약

  • 시간 의존성이 시계열 데이터에서는 중요하므로 이를 반영한 모델링이 필요하며, 데이터의 순서가 예측에서 매우 중요한 역할을 합니다.
  • 일반 모델링은 데이터의 순서와 무관하게 변수 간의 관계를 분석하며, 각각의 데이터 포인트는 독립적입니다.
  • 시계열 모델링에서는 과거 데이터가 미래에 영향을 미치므로 데이터를 나누고 모델을 평가할 때 시간 순서를 유지하는 것이 필수적입니다.