시계열,시계열분석개요,시계열분석 역사

소개글

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목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론
1. 시계열(Time-Series) 개요
2. 추세
3. 정상성(stationarity)
4. 시계열 및 예측 – 과거 및 현재

Ⅲ. 결론

Ⅳ. 참고문헌

본문내용

I. 서론
시계열 데이터는 현실에서 매우 많이 다루는 데이터의 종류이다. 우리는 시간과 연계하여 데이터를 기록하고 예측하고 먼저 대응하려고 많은 노력을 하고 있다. 물론 이러한 노력은 대부분 오랜 시간을 통한 전문가의 노하우를 통하여 진행되었다. 하지만 수학과 과학의 발달로 인하여 이제는 데이터 분석에 근거한 객과적인 의사결정이 가능해졌다. 본 보고서에서는 이러한 시계열 데이터 분석이란 무엇이며 어떠한 과정을 거쳐서 발전해왔는지에 대해서 알아보도록 하겠다.

II. 본론
1. 시계열(Time-Series) 개요
1) 정의
- 일반적으로 금융, 공공 행정, 에너지, 소매 및 의료와 같은 많은 분야가 시계열 데이터에 의해 좌우된다. 이와 같이 시간에 따른 변화를 다루는 모든 데이터를 시계열 데이터라고 한다.
- 시계열이란 관측치가 시간 순서대로 배열된 데이터 셋을 말한다.
- 시계열은 시간 경과에 따라 순차적으로 취해진 연속 데이터 포인트이거나 확률적 프로세스의 결과라고 할 수 있다.
- 시계열은 과거가 현재나 미래에 어떠한 영향을 미치는지를 다루는 분석 과정이다.

참고 자료

Ben Auffarth(2021), Machine Learning for Timeseries with Python, Packt