시계열 데이터 기계학습 분석

1. 서론

시계열 데이터 분석은 시간에 따라 변화하는 데이터를 다루는 중요한 분야로, 금융, 기상, 제조, 의료 등 다양한 산업에서 광범위하게 활용되고 있다. 시계열 데이터는 그 특성상 시간적인 의존성이 존재하며, 이는 데이터를 분석하고 예측하는 데 있어 중요한 요소로 작용한다. 예를 들어, 주식 시장의 주가 변동, 기온 변화, 판매량의 시즌성, 전력 소비 패턴 등이 모두 시계열 데이터의 예시가 될 수 있다. 이러한 데이터들은 시간이 지남에 따라 변화하는 경향과 패턴을 포함하고 있으며, 이를 이해하고 모델링하는 것은 미래를 예측하고 전략적인 결정을 내리는 데 필수적이다. 전통적으로 시계열 데이터 분석은 통계학적인 접근을 통해 이루어져왔다. ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average), SARIMA(Seasonal ARIMA), GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)와 같은 모델들이 시계열 데이터의 특성을 다루기 위해 개발되었으며, 이들 모델은 과거 데이터를 기반으로 미래의 값을 예측하는 데 주로 사용된다. 그러나 이러한 전통적인 방법론은 가정의 제약, 비선형성, 외생 변수의 영향을 고려하기 어려운 한계가 있었…