소개글
"시계열 데이터를 분석하기 위한 기법을 3가지 이상 선택해 그 장단점을 설명하되, 예시를 포함하시오 (2) A/B 검증"에 대한 내용입니다.
목차
1. 시계열 데이터 분석과 예측
1.1. 시계열 데이터의 이해와 특성
1.2. 시계열 데이터 분석 기법
1.2.1. 평활화(Smoothing)
1.2.2. 차분(Differencing)
1.2.3. 변수변환
1.3. A/B 검증을 통한 추천시스템 성능 평가
2. 취미생활 변화 분석
2.1. 20대 여성과 40대 여성의 취미생활 비교
2.2. 네이버 데이터랩을 활용한 분석
2.3. 분석 결과 및 시사점
3. 데이터 시각화를 활용한 기후위기 소통
3.1. 기후위기 데이터 시각화의 필요성
3.2. 지도 기반 온도 변화 시각화 방안
3.3. 시각화 기법의 적용 및 효과
4. 조사방법론과 질문지 설계
4.1. 질문지의 개념과 작성 절차
4.2. 질문지 문항 배열 시 고려사항
4.3. 질문지 작성 원칙과 가치중립성
4.4. 조사방법 비교 및 특성
5. 방송통신대학교 전공 만족도 조사
5.1. 조사 목적 및 설계
5.2. 조사 대상 및 방법
5.3. 조사 결과 및 시사점
6. 참고 문헌
본문내용
1. 시계열 데이터 분석과 예측
1.1. 시계열 데이터의 이해와 특성
시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 연속적으로 수집된 데이터로, 시간의 순서가 중요한 특징을 가진다. 시계열 데이터는 추세, 순환, 계절, 불규칙 변동요인으로 구성되어 있다. 추세는 장기적인 증가 또는 감소하는 경향을 의미하며, 순환은 일정한 주기를 가지고 반복되는 변동을 말한다. 계절은 계절에 따라 주기적으로 반복되는 변동을, 불규칙 변동은 예측할 수 없는 요인에 의한 변동을 뜻한다.
시계열 데이터의 특성을 이해하고 분석하는 것은 미래를 예측하고 의사결정을 내리는데 매우 중요하다. 시간의 흐름에 따른 데이터의 변화 양상을 파악하여 추세와 패턴을 발견할 수 있기 때문이다. 이를 통해 기업은 매출 예측, 재고관리, 마케팅 전략 수립 등에 활용할 수 있고, 정부는 거시경제 지표 분석, 정책 수립 등에 활용할 수 있다. 또한 개인의 삶의 질 향상을 위해서도 시계열 분석은 중요한 역할을 한다. 예를 들어 개인의 건강 지표, 소비 패턴 등을 시계열 분석하여 생활 습관 개선에 활용할 수 있다.
시계열 데이터 분석을 위해서는 데이터의 특성을 정확히 파악하는 것이 핵심이다. 추세, 계절, 순환, 불규칙 요인을 식별하고 각각의 특성을 분석해야 한다. 이를 위해 다양한 데이터 변환 기법들이 활용된다. 예를 들어 평활화(smoothing)는 단기적인 변동을 제거하여 장기적인 추세를 파악하는 데 도움이 되며, 차분(differencing)은 비정상 시계열을 정상 시계열로 전환하여 분석하는 데 사용된다. 또한 변수변환은 선형 관계를 가정하기 위해 데이터를 변환하는 기법이다. 이처럼 시계열 데이터의 특성을 정확히 이해하고 적절한 분석 기법을 선택하는 것이 시계열 데이터 분석의 핵심이라 할 수 있다.
1.2. 시계열 데이터 분석 기법
1.2.1. 평활화(Smoothing)
시계열 데이터 분석에서 평활화(Smoothing)는 불규칙변동, 계절변동 등 주기가 짧은 변동요인을 제거하여 시계열의 기조적 흐름을 파악하도록 해주는 방법이다. 시계열 데이터에 이러한 단기적 변동이 많이 존재할 경우 시계열의 흐름을 제대로 파악하기 어려울 수 있기 때문에, 평활화 기법을 통해 이를 극복할 수 있다.
평활화 방법에는 중심화 이동평균, 후방이동평균, 이중이동평균, 가중이동평균 등이 있는데, 그중 중심화 이동평균(centered moving average)이 가장 널리 사용된다. 중심화 이동평균은 원래 시계열과 시차구조가 동일한 장점이 있으며, 이동평균항 수를 늘리면 시계열의 보다 장기적인 변동도 파악할 수 있다. 하지만 시계열의 처음이나 마지막 시점에서 자료가 없어 이동평균값을 구할 수 없다는 단점도 존재한다.
이러한 단점을 보완하기 위해 시계열의 예측값을 활용하거나 가능한 자료만으로 이동평균을 구하는 등의 방법을 사용할 수 있다. 또한 평활화를 통해 시계열에서 단기적인 변동성은 제거되지만, 장기적인 추세나 특성이 감소할 수 있다는 점도 유의해야 한다.
종합적으로 볼 때, 평활화는 시계열 데이터에 나타나는 단기적인 변동성을 제거하고 장기적인 추세를 파악하는 데 매우 유용한 기법이다. 다만 적용 시 시계열의 특성과 분석 목적을 고려하여 적절한 평활화 방법을 선택하는 것이 중요하다"고 할 수 있다.
1.2.2. 차분(Differencing)
차분(Differencing)은 시계열의 수준에서 나타나는 변화를 제거하여 시계열의 평균 변화를 일정하게 만들어 추세나 계절성을 제거하거나 감소시키는 기법이다. 시계열은 안정시계열과 불안정시계열로 구분되는데, 불안정시계열은 시계열의 평균 및 분산이 시간에 따라 변화하는 시계열이다. 경제시계열은 대체로 추세변동요인과 계절변동요인이 뚜렷한 불안정시계열이므로, 이를 분석하기 위해서는 차분이나 변수변환 등으로 안정시계열로 전환하거나 불안정시계열 선형 결합의 안정성을 확보해야 한다.
차분은 현재 시점 자료에서 과거 인접 시점의 자료를 차감하는 것을 의미한다. 시계열을 차분하면 시계열의 추세변동이 시계열에서 제거되는 장점이 있지만, 단기변동이 증폭되어 시계열의 신호가 명확하지 않다는 단점이 있다. 차분을 통해 시계열의 안정성을 높일 수 있으므로, 차분은 ARIMA 모형 등에서 중요한 역할을 한다.
예를 들어, 그림 2에서 (a)에 보이는 구글(Google) 주식 가격은 불안정시계열이지만, 이를 차분한 (b)는 안정시계열이 된다. 이처럼 차분(differencing)은 시계열의 수준에서 나타나는 변화를 제거하여 시계열의 평균 변화를 일정하게 만듦으로써 추세나 계절성을 제거하거나 감소시킨다. 이를 통해 시계열 분석 시 추세변동요인과 계절변동요인의 영향을 최소화할 수 있다.
1.2.3. 변수변환
시계열 데이터는 시간에 따라 변동성이 커지면서 지수적으로 증가하는 경향이 있으므로 수학함수로 시계열을 선형화하는 변수변환 기법이 자주 사용된다"" 변수변환은 주로 로그(log)함수가 이용되고, 그밖에 역변환(1/x), 제곱근변환( sqrt {x}) 등이 있으며, 변수변환의 일반화 방법으로는 박스-콕스(Box-Cox) 변환이 있다""
로그함수는 큰 값 또는 변동을 작게, 작은 값 또는 변동을 크게 만들어 주어 선형적 분석을 가능하게 한다" 로그의 밑을 10으로 사용하면, 로그 눈금에서 1만큼 증가하는 것이 원래의 눈금에서 10배 증가한 것과 대응된다" 또한 원래의 눈금에 대해 예측치를 그대로 양수로 놓는다는 장점도 있다" 아울러 로그변환은 회귀모형 작성 시 탄력성 개념의 분석에 유용하다" 다만, 변환이 필요 없는 경우도 많고, 원래 척도로 예측값을 얻으려면 변환을 반대로 시행해야 한다"
박스-칼럭스(Box-Cox) 변환은 매개변수 λ에 따라 달라지는...
참고 자료
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