머신 러닝 기초 - 계절성 및 추세 분석

📈 머신 러닝은 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측하는 데 중점을 둔 인공지능의 한 분야이다. 데이터 분석 과정에서 시계열 데이터의 계절성 (Seasonality)과 추세 (Trend)를 이해하는 것은 매우 중요하다. 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 관측된 데이터의 순서를 의미한다. 이러한 데이터에는 다양한 패턴이 존재하며, 계절성과 추세는 그중 대표적인 두 가지 패턴이다.

---

🍂 계절성 (Seasonality)

계절성은 정해진 기간 (예: 하루, 일주일, 한 달, 1년) 내에서 반복적으로 나타나는 패턴을 의미한다. 예를 들어, 아이스크림 판매량은 여름에 증가하고 겨울에 감소하는 경향을 보인다. 이처럼 특정 주기 내에서 반복되는 변화는 계절성으로 볼 수 있다. 계절성을 분석하면, 미래의 데이터 값을 예측하는 데 유용한 정보를 얻을 수 있다.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 가짜 시계열 데이터 생성 (1년 주기 계절성)
np.random.seed(0)
time_index = pd.date_range('2023-01-01', periods=365, freq='D')
seasonal_component = np.sin(2 * np.pi * np.arange(365) / 365) * 10  # 1년 주기 계절성
trend_component = np.arange(365) * 0.1  # 선형 추세
noise = np.random.normal(0, 5, 365)  # 잡음
data = seasonal_component + trend_component + noise
df = pd.DataFrame({'value': data}, index=time_index)

# 데이터 시각화
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df.index, df['value'])
plt.title('시계열 데이터 (계절성 + 추세 + 잡음)')
plt.xlabel('날짜')
plt.ylabel('값')
plt.show()

위의 Python 코드는 Pandas와 NumPy 라이브러리를 사용하여 계절성을 포함한 시계열 데이터를 생성하고 시각화하는 예시이다. seasonal_component는 1년 주기의 계절성을 나타내며, trend_component는 선형 추세를, noise는 무작위 잡음을 추가한다.

---

📈 추세 (Trend)

추세는 시계열 데이터가 장기간에 걸쳐 보이는 전반적인 변화 경향을 의미한다. 추세는 상승, 하락, 또는 평평한 형태로 나타날 수 있다. 예를 들어, 기술 발전으로 인해 스마트폰 판매량은 장기적으로 증가하는 추세를 보일 수 있다. 추세 분석은 미래의 데이터 값을 예측하고, 데이터의 장기적인 변화를 이해하는 데 도움을 준다.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 가짜 시계열 데이터 생성 (상승 추세)
np.random.seed(0)
time_index = pd.date_range('2023-01-01', periods=100, freq='D')
trend = np.arange(100) * 0.5 # 상승 추세
noise = np.random.normal(0, 10, 100) # 잡음
data = trend + noise
df = pd.DataFrame({'value': data}, index=time_index)

# 데이터 시각화
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df.index, df['value'])
plt.title('시계열 데이터 (상승 추세)')
plt.xlabel('날짜')
plt.ylabel('값')
plt.show()

위의 Python 코드는 Pandas와 NumPy 라이브러리를 사용하여 상승 추세를 가지는 시계열 데이터를 생성하고 시각화하는 예시이다. trend는 상승 추세를 나타내며, noise는 무작위 잡음을 추가한다.

---

💡 계절성 및 추세 분석 방법

시계열 데이터의 계절성과 추세를 분석하는 방법에는 다양한 기법이 존재한다.

1. 시각화 (Visualization): 데이터를 그래프로 표현하여 패턴을 파악하는 가장 기본적인 방법이다.
2. 이동 평균 (Moving Average): 데이터의 잡음을 줄이고 추세를 파악하는 데 유용하다. 일정 기간의 평균을 계산하여 부드러운 곡선을 얻는다.
3. 지수 평활법 (Exponential Smoothing): 최근 데이터에 더 큰 가중치를 부여하여 추세를 반영하는 방법이다.
4. 분해 (Decomposition): 시계열 데이터를 추세, 계절성, 잔차 (residual) 성분으로 분해하여 각 성분을 분석하는 방법이다.
5. 자기상관 (Autocorrelation) 분석: 시계열 데이터의 자기 상관 관계를 파악하여 계절성을 확인하는 데 사용한다.
6. ARIMA 모델: 시계열 데이터를 모델링하고 예측하는 데 사용되는 통계적 방법이다. AR (Autoregression), I (Integrated), MA (Moving Average) 성분을 결합하여 사용한다.

---

🔑 핵심 용어 정리

• 머신 러닝 (Machine Learning): 데이터로부터 학습하여 예측 및 의사 결정을 수행하는 인공지능의 한 분야.
• 시계열 데이터 (Time Series Data): 시간의 흐름에 따라 관측된 데이터의 순서.
• 계절성 (Seasonality): 정해진 기간 내에서 반복적으로 나타나는 패턴.
• 추세 (Trend): 시계열 데이터가 장기간에 걸쳐 보이는 전반적인 변화 경향.
• 이동 평균 (Moving Average): 데이터의 잡음을 줄이고 추세를 파악하기 위해 일정 기간의 평균을 계산하는 방법.
• 지수 평활법 (Exponential Smoothing): 최근 데이터에 더 큰 가중치를 부여하여 추세를 반영하는 방법.
• 분해 (Decomposition): 시계열 데이터를 추세, 계절성, 잔차 성분으로 분해하여 각 성분을 분석하는 방법.
• 자기상관 (Autocorrelation): 시계열 데이터의 자기 상관 관계를 파악하는 방법.
• ARIMA 모델: 시계열 데이터를 모델링하고 예측하는 데 사용되는 통계적 방법.

---

관련 키워드:

• 시계열 분석
• 데이터 예측
• 머신 러닝 모델
• 데이터 시각화