시계열 분해(Time Series Decomposition)

 

시계열 분해(Time Series Decomposition)는 시계열 데이터를 그 안에 내재된 다양한 구성 요소 또는 성분으로 분해하는 과정을 의미합니다. 이러한 분해를 통해 시계열 데이터의 특성을 더 잘 이해하고, 추세, 계절성, 순환 및 불규칙성과 같은 구성 요소를 분석할 수 있습니다.

시계열 분해는 일반적으로 다음 네 가지 구성 요소로 나눌 수 있습니다.

1. 추세요인 (Trend Component):

추세요인은 데이터가 오랜 기간 동안 지속적으로 증가하거나 감소하는 경향을 나타냅니다. 추세요인은 장기적인 변동 패턴을 나타내며 주로 경향성을 분석할 때 중요한 역할을 합니다.

 

2. 계절요인 (Seasonal Component):

계절요인은 데이터에 주기적으로 나타나는 패턴을 나타냅니다. 예를 들어, 한 해 동안 월별 판매량 데이터의 경우 계절요인은 매월 반복되는 계절성을 나타내며, 특정 월에 상품이 더 많이 팔리는 등의 패턴을 보입니다.

 

3. 순환요인 (Cyclical Component):

순환요인은 추세와는 다른, 상대적으로 장기적인 변동을 나타냅니다. 이 변동은 경제적 주기와 관련이 있으며 정기적으로 반복되지만, 정확한 주기는 계절성과 다를 수 있습니다.

 

4. 불규칙요인 (Irregular or Residual Component):

불규칙요인은 모델로 설명하기 어려운 랜덤 한 변동을 나타냅니다. 이러한 요인은 추세, 계절성, 순환성 모델로 설명되지 않는 데이터의 잡음입니다.

 

시계열 분해를 통해 각 구성 요소를 분리하면, 각각의 성분에 대한 통계적 분석을 수행하거나 예측 모델을 개발하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 시계열 데이터의 패턴과 특성을 더 잘 파악하고, 예측 및 의사 결정에 활용할 수 있습니다.