빅데이터의이해와활용 시계열 데이터를 분석하기 위한 기법을 3가지 이상 선택해 그 장단점을 설명하되 예시를 포함하시오 AB 검증에 대해 설명하시오00

Ⅰ. 서 론

빅데이터는 현대 사회에서 다양한 분야에서 혁신을 가져오는 중요한 요소로 자리잡고 있다. 그 중에서도 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 수집된 정보를 나타내며, 과거의 패턴과 트렌드를 분석하는 데 핵심적인 역할을 한다. 시계열 데이터는 경제, 환경, 의료, 교통 등 다양한 영역에서 수집되며, 이 데이터의 분석은 미래 예측, 이상 탐지, 그리고 자원 최적화에 큰 기여를 한다. 시계열 데이터는 일반적으로 연속적인 관측치로 이루어져 있으며, 연도별, 월별, 일별, 시간별 등의 주기로 정렬된다. 이러한 특성으로 인해 시계열 데이터는 시장의 변동성을 이해하고, 관련된 예측 모델을 생성하는 데 유용하다. 시계열 데이터를 분석하기 위해 사용되는 기법은 여러 가지가 있으며, 각 기법은 특정한 장단점이 있다. 예를 들어, 이동 평균(Moving Average)은 데이터의 노이즈를 줄이고 트렌드를 파악하는 데 유용하다. 그러나 이 방법의 단점은 반응성이 떨어져 시계열 데이터의 급격한 변화나 이상치를 제대로 반영하지 못한다는 점이다. 또 다른 기법인 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)는 계절성과 추세를 모델링하는 데 강력한 도구로…(생략)