시계열 데이터를 분석하기 위한 기법을 3가지 이상 선택해 그 장단점을 설명하되, 예시를 포함하시오.

목차

1. 서론
2. 본론
3. 결론
4. 참고문헌

본문내용

시계열 데이터 분석은 시간의 흐름에 따라 수집된 데이터를 분석하여 패턴을 발견하고 미래를 예측하는 중요한 통계 및 데이터 분석 방법론이다. 이러한 분석은 경제, 금융, 기상, 건강 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 시간에 따른 데이터의 특성을 이해하는 데 필수적이다. 시계열 데이터는 시간의 순서가 중요한 특징을 가지며, 이를 통해 데이터를 탐구하고 분석하는 것은 비즈니스와 과학적 의사 결정에서 매우 중요한 역할을 한다. 특히, 시계열 데이터는 연속된 시점의 데이터 간 상호작용을 고려해야 하기 때문에 전통적인 통계 분석과는 다른 접근법이 필요하다.
시계열 데이터 분석의 주요 목적은 데이터의 과거 패턴을 기반으로 미래를 예측하고, 변화의 요인을 파악하는 것이다. 이를 위해 자주 사용되는 기법들로는 자기회귀이동평균모형(ARIMA), 지수평활법, 그리고 장기기억 기반의 LSTM(Long Short-Term Memory) 등이 있다.

참고 자료

민인식, 최필선. (2022). 시계열 데이터 분석 STATA. 지필출판사
에일린 닐슨. (2022). 실전 시계열 분석: 통계와 머신러닝을 활용한 예측 기법. 한빛미디어