데이터 한 그릇

계절성 데이터 데이터의 계정성은 특정 행동의 빈도가 안정적으로 반복해서 나타나는 것을 의미한다 동시에 여러 빈도가 다르게 발생하는 것도 가능하다. 가령 인간의 행동은 일일(매일 같은 시간에 먹는 점심), 주간(이번 주와 다음 주 월요일의 유사성), 연간(새해의 낮은 교통량)의 계절적인 변화를 갖는 경향이 있다 물리적인 시스템도 계절성을 가지며, 태양 주위를 지구가 공전하는데 걸리는 기간과 같은 것 계절성의 식별 및 처리는 모델링 과정의 한 부분, 반면에 이는 경제적으로 중요한 미국의 직업 보고서처럼 데이터 정리의 한 형태가 되기도 한다 실제로 정부가 제공하는 여러가지 통계, 특히 경제부문의 통계가 공개용 양식으로 옮겨질 때는 계절성을 제가하는 비계절화(deseasonalized) 가 수행된다 분석하려고 ..

날씨가 급 추워져 감기 걸린 이슈로 이번 글이 오래 걸림 데이터 평활 시계열 데이터의 경우 무작위적인 변화량이 존재하는데. 평활(smoothing)은 무작위적인 변화를 줄이는 방법들 중 하나이다 주어진 시계열 자료에 평균을 취하는 것은 가장 단순한 평활법이지만, 모든 과거 관측값을 동일한 가중치로 다루기 때문에 추세가 존재하는 경우 좋은 지표가 될 수 없다 https://min23th.tistory.com/20 지수평활 평활할 때, 모든 시점의 데이터를 똑같이 취급하지 않고 최근 데이터일수록 더 유익한 것으로 다루고 싶을 수 있다. 이럴 때 사용되는 게 지수평활이다 누락된 데이터를 그 주변값의 평균값으로 대치하는 이동평균과는 대조적으로 지수평활은 좀 더 최근 데이터일수록 더 많은 가중치를 줘서 시간의 특..