1. 시계열 분석이란? 시계열 분석(time series analysis)는 시간의 흐름에 따라 일정한 간격으로 사건을 관찰하여 기록한 데이터를 바탕으로 미래의 관측값을 예측하는 분석 기법. 과거의 일련의 관측값을 분석하여 모델링하고, 이 예측모델을 바탕으로 미래의 관측값을 예측 시계열 데이터는 일반적으로 추세 성분(trend), 순환(cycle), 계절(seasonal) 성분, 불규칙(irregular) or 우연(random) 성분 등으로 구성되며, 이 성분들에 의해 변동된다고 가정. 시계열 데이터는 일반적으로 관측값의 전반적 상승 또는 하락 경향을 나타내는 추세 성분과 설명 안되는 오차(error)를 나타내는 불규칙 성분으로 구성. 1) 추세(Trend) 변동 시간이 경과함에 따라 관측값이 지속적으..