빅데이터 분석 인프라, 분석 알고리즘, R을 이용한 통계적 분석, Python을 이용한 머신 러닝, 딥 러닝까지 최근에 많은 관심을 가지고 있는데, 그 중 분석 알고리즘의 하나로 시계열 분석은 시간의 흐름에 따른 데이터의 변화 추이 또는 패턴을 찾아 미래를 예측할 수 있는 분석 기법입니다.

시계열 분석이 어디에 쓰이는지 궁금하다면 통계청에서 운영하는 국가통계포털(http://kosis.kr) 홈페이지를 통해서 시계열 분석이 적용되고 있는 다양한 분야의 데이터 및 통계를 확인할 수 있다. 해마다 발표되는 국내총생산(GDP), 소비자물가지수, 환율, 실업률과 같은 경제활동 관련된 분야, 강수량, 기온, 미세먼지 등 기상과 관련된 분야가 있고 기업에서는 해마다 매출, 영업이익 등을 예측하여 목표를 수립하고 한 해를 열심히 달려갑니다.

이렇게 시계열 분석이 많이 활용되고 있는데, 시계열 분석의 원리 및 개념(정상성, 변동요인, 변수변환, 지수평활화, 차분 등)을 알아보고, 시계열 분석의 대표적인 기법(AR, MA, ARMA, ARIMA 등)을 알아보고자 합니다.

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