시계열 데이터의 비지도 분석

Ⅰ. 서론

시계열 데이터의 비지도 분석은 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행하고 있으며, 이를 통해 데이터의 패턴, 구조, 그리고 숨겨진 통찰을 발견할 수 있는 방법론으로 주목받고 있다. 시계열 데이터는 시간에 따라 수집된 관측치로 구성되며, 금융 시장의 주가, 기후 변화, 소비자 행동, 질병 전파 등을 포함하여 우리의 일상에서 다양한 현상을 모델링 하는 데 사용된다. 이러한 데이터는 특정 시점에서의 반복된 관측을 기반으로 하므로, 시간의 흐름에 따른 변화와 경향성을 반영하고 있다. 비지도 분석은 데이터의 레이블이나 사전 정보를 이용하지 않고, 데이터 내의 구조를 발견하기 위한 기법으로, 시계열 데이터에 대해서도 적용될 수 있다. 전통적인 지도 학습 방법과는 달리, 비지도 분석은 데이터 자체의 내재된 패턴이나 군집을 찾는 데 중점을 둔다. 이는 사전 지식이 부족한 상황에서 새로운 인사이트를 얻고자 할 때 유용하며, 데이터의 자연스러운 특성을 포착할 수 있는 강력한 도구가 된다. 비지도 학습 기법은 데이터의 군집화, 차원 축소, 이상치 탐지 및 패턴 인식 등을 포함하며, 이러한 과정은 시계열 데이터 분석에 필수적이다. 시계열 데…