시계열 데이터

시간에 따른 변화를 데이터로 나타내는 것을 시계열 데이터라고 하고, 시계열 데이터를 분석할 때는 크게 데이터를 추세, 주기, 계절성으로 구분한다.

• 추세 : 장기적으로 늘어나거나 줄어드는 형태, 추세선으로 표현 가능

• 주기 : 구정된 시간 단위로 유사한 변동 형태가 나타나는 것

• 계절성 : 주기적으로 반복되는 때에 어떤 사건이 발생하는 것
  ★주기와 비슷하지만 주기가 형태를 의미한다면 계절성은 빈도에 가깝다.

사람은 알고 있는 지식을 항상 모두 사용하지 않는다. 특히 무언가에 대해 강한 감정을 가지고 있는 상태라면, 이 사이에 지식과 논리가 들어갈 자리는 매우 좁고, 그러다 보니 이에 대한 해석은 다분히 주관적이 되어버리고, 머릿속의 지식은 이를 제대로 해석하고 설명하는 데까지 나아가지 못한다.

※출처: 데이터 분석가의 숫자유감(권정민 지음)
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