시계열 분석

시계열 분석은 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 체계적으로 분석하여 미래를 예측하는 방법입니다. 이 분석 기법은 주식 시장의 가격 변동, 기후 변화, 경제 지표와 같이 시간에 따라 변하는 다양한 현상을 이해하고 예측하는 데 매우 중요합니다. FineBI와 같은 데이터 분석 솔루션은 다음과 같은 분야에서 시계열 데이터의 통찰을 제공합니다.

• 주식 시장에서의 가격 예측
• 기후 변화 분석 및 예측
• 경제 지표를 활용한 미래 경제 흐름 예측

기업과 기관은 이러한 분석을 통해 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

시계열 분석의 정의

시계열 데이터란

시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 순차적으로 기록된 데이터를 의미합니다. 이 데이터는 각 시점마다 하나의 값이 존재하며, 시간의 순서가 매우 중요합니다.
시계열 데이터의 주요 특징은 다음과 같습니다.

1. 시간 의존성: 각 데이터 포인트는 시간의 흐름에 따라 연속적으로 기록됩니다. 이전 시점과 이후 시점 간의 관계가 중요하게 작용합니다.
2. 자기 상관성: 이전 값들이 이후 값에 영향을 미치는 경향이 있습니다. 이를 자기 상관성이라고 부릅니다.
3. 트렌드와 계절성: 데이터에는 장기적인 상승 또는 하락 추세, 그리고 계절적 주기 패턴이 나타날 수 있습니다.

금융 시장의 차트에서는 X축이 시간의 흐름을, Y축이 주식의 가격을 나타냅니다. 이처럼 시계열 데이터는 시간에 따라 변화하는 현상을 분석하는 데 매우 유용합니다.

시계열 데이터는 단일 개체의 시간에 따른 변화를 분석하는 데 초점을 둡니다. 패널 데이터와 달리 여러 개체의 변화를 동시에 분석하지 않습니다.
이러한 데이터는 시간 종속성, 계절성, 추세, 노이즈, 자기상관성 등 다양한 특성을 가집니다.

분석의 필요성

시계열 분석은 시간에 따라 변화하는 데이터를 체계적으로 분석하여 미래를 예측하거나, 숨겨진 패턴을 발견하는 데 사용됩니다.
다양한 산업 분야에서 시계열 분석이 중요한 역할을 합니다.

• 금융: 통화 가치, 주가, 매출 변화 등 지속적으로 변동하는 데이터를 분석합니다.
• 소매: 판매 데이터의 변화를 예측하여 재고 관리를 최적화합니다.
• 경제: 주가, 거래량, 이자율 등 경제 지표의 변화를 분석합니다.
• 의학: 심전도, 뇌전도 등 생리적 신호의 시간적 변화를 모니터링합니다.
• 기상학: 날씨와 기후 변화를 예측합니다.
• 천문학: 행성의 운동, 별의 밝기 변화를 분석합니다.

기업	적용 분야	결과
기상청	일기 예보	예측 정확도 향상
유통업체	상품 수요 예측	재고 관리 최적화
의료 분야	전염병 확산 분석	대응 전략 수립
우버	승차 수요 예측	운전자 배치 최적화 및 고객 대기 시간 단축

시계열 분석을 통해 기업과 기관은 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
FineBI와 같은 솔루션은 시계열 분석에 다음과 같은 가치를 제공합니다.

• 다양한 시각화 지원: 50가지 이상의 차트와 자동 차트 추천 기능으로 누구나 쉽게 시계열 데이터를 시각화할 수 있습니다.
• 실시간 대시보드 구성: 복잡한 데이터를 실시간으로 시각화하고, 중요한 지표를 한눈에 확인할 수 있습니다.
• 인터랙티브한 UX: 필터, 클릭 분석, 드릴다운 등 다양한 상호작용 기능을 제공합니다.
• 데이터 통합 및 처리: 여러 데이터 소스를 연동하고, 데이터 전처리와 정제를 지원합니다.
• 쉬운 학습과 낮은 비용: 직관적인 인터페이스로 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다.

이처럼 시계열 분석은 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 이해하고 예측하는 데 필수적인 도구입니다. FineBI는 이러한 분석 과정을 더욱 쉽고 효과적으로 만들어줍니다.

구성 요소

시계열 데이터는 여러 가지 중요한 구성 요소로 이루어져 있습니다. 각 요소는 데이터의 패턴을 이해하고 미래를 예측하는 데 큰 역할을 합니다.

추세

추세는 시간이 지남에 따라 데이터가 지속적으로 증가하거나 감소하는 경향을 의미합니다. 예를 들어, 한 기업의 매출이 해마다 꾸준히 증가한다면 이 데이터에는 상승 추세가 존재합니다.
아래 표는 시계열 데이터의 주요 구성 요소를 정리한 것입니다.

구성 요소	설명
추세변동(Trends)	시간이 경과함에 따라 관측값이 지속적으로 증가하거나 감소하는 경향을 나타냄
계절성	고정된 주기로 반복되는 패턴을 나타냄
순환성	불규칙한 주기로 나타나는 장기적 변동을 설명함
불규칙성	예측할 수 없는 무작위 변동을 포함함

FineBI를 활용하면 추세를 쉽게 시각화할 수 있습니다. 예를 들어, 주식 시장 데이터에서 주가의 장기 변동, 기후 데이터에서 온도 변화, 판매 데이터에서 월별 매출 추이를 한눈에 확인할 수 있습니다.

예시	설명
주식 시장 데이터	주가의 변동을 예측하기 위해 시계열 분석을 사용함
기후 데이터	온도와 강수량의 변화를 추적하여 기후 예측 모델을 만듦
판매 데이터	일별, 주별, 월별 판매 데이터를 통해 매출을 예측함

계절성

계절성은 일정한 주기(예: 월, 분기, 연도)에 따라 반복적으로 나타나는 데이터의 변동을 의미합니다. 예를 들어, 에어컨 판매량은 여름에 급증하고 겨울에 감소하는 경향이 있습니다.
FineBI를 사용하면 계절적 패턴을 쉽게 분석할 수 있습니다. 조직에서는 분기별 생산량, 월별 판매량 등에서 계절성을 파악하여 생산 계획을 조정할 수 있습니다.

시계열 분석을 통해 계절적 추세를 식별하고, 이러한 패턴에 영향을 미치는 요인을 탐색할 수 있습니다.

순환

순환 요소는 장기간에 걸쳐 주기적으로 나타나는 상승과 하락의 패턴을 의미합니다. 일반적으로 5년, 10년 등 긴 주기를 가지며, 계절성과는 다르게 일정하지 않은 주기로 반복됩니다.
FineBI에서는 장기적인 경제 변동이나 산업 경기 변동 등 순환 패턴을 시각화하여, 기업이 미래의 변동성에 대비할 수 있도록 지원합니다.

순환 요소 설명	예시
장기간에 걸쳐 주기적으로 나타나는 상승과 하락의 패턴	5년, 10년 주기
계절 변동과의 구별	계절 변동으로 설명되지 않는 장기적 변동
반복적인 추세가 보이지 않음	특정 기간 동안의 변동

불규칙 변동

불규칙 변동은 예측할 수 없는 무작위적인 변동을 의미합니다. 전쟁, 자연재해, 파업 등 외부 요인에 의해 발생할 수 있습니다. 이러한 변동은 시계열 분석에서 규칙적인 패턴을 찾는 데 어려움을 줄 수 있습니다.
FineBI에서는 이동평균법 등 다양한 방법을 활용하여 불규칙 변동을 제거하고, 데이터의 본질적인 패턴을 더 명확하게 파악할 수 있습니다.

• 이동평균법을 사용하여 불규칙 변동을 제거하고 추세를 파악할 수 있습니다.
• 계절성과 불규칙 변동을 제거하여 추세와 순환만 남긴 시계열로 분석할 수 있습니다.

이처럼 시계열 데이터의 각 구성 요소를 이해하고 FineBI와 같은 도구를 활용하면, 데이터의 숨겨진 패턴을 효과적으로 분석할 수 있습니다.

시계열 분석 절차

데이터 수집

시계열 분석의 첫 단계는 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하는 일입니다. 데이터는 일정한 시간 간격으로 기록되어야 하며, 누락이나 오류가 없어야 합니다.
기업에서는 POS 시스템, 센서, ERP, CRM 등 다양한 시스템에서 데이터를 수집합니다.
FineBI는 여러 데이터 소스를 한 번에 연결할 수 있습니다. 사용자는 관계형 데이터베이스, 빅데이터 플랫폼, 엑셀 파일 등 다양한 원천에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
이렇게 통합된 데이터는 실시간으로 대시보드에 반영되어, 빠른 의사결정에 도움을 줍니다.

데이터의 품질이 높을수록 분석 결과의 신뢰도도 높아집니다.

탐색 및 분해

데이터를 수집한 후에는 데이터를 탐색하고 분해하는 과정이 필요합니다. 이 단계에서는 데이터의 패턴, 이상치, 계절성, 추세 등을 파악합니다.
FineBI는 다양한 시각화 도구와 분석 기능을 제공하여 사용자가 데이터를 쉽게 탐색할 수 있도록 지원합니다.

아래 표는 시계열 데이터 탐색 및 분해 과정에서 자주 사용하는 대표적인 기법을 정리한 것입니다.

기법 이름	설명
자기회귀모형(AR)	정상성을 가진 시계열 모형
이동평균모형(MA)	정상성을 가진 시계열 모형
자기회귀이동평균모형(ARMA)	정상성을 가진 시계열 모형
자기회귀누적이동평균모형(ARIMA)	비정상성을 가진 시계열 모형
STL Decomposition	계절별 추세 분해 기법
SH-ESD	이상치 탐지 기법

FineBI를 활용하면 다음과 같은 실제 사례에서 시계열 데이터 분해와 탐색이 가능합니다.

• 판매량 분석: 시계열 분석을 통해 공장 가동률, 물류 비용, 재고 관리 등을 효과적으로 운용할 수 있습니다.
• 주식 시장 데이터: 주식 가격의 변동을 예측하는 데 시계열 분석이 사용됩니다.
• 기후 데이터: 온도, 강수량 등의 변화를 추적하여 기후 예측에 활용됩니다.

FineBI의 대시보드에서는 드릴다운, 필터, 상호작용 차트 등을 통해 데이터의 세부 패턴을 쉽게 확인할 수 있습니다.

예측 모델

데이터 탐색과 분해가 끝나면, 미래를 예측하기 위한 모델을 구축합니다.
시계열 예측 모델은 과거 데이터를 기반으로 미래 값을 추정합니다.
대표적인 예측 모델로는 AR, MA, ARMA, ARIMA 등이 있습니다.
FineBI는 사용자가 복잡한 수식이나 코딩 없이도 예측 모델을 적용할 수 있도록 지원합니다.

FineBI의 실시간 분석 기능을 활용하면, 예측 결과를 대시보드에 즉시 반영할 수 있습니다.
이를 통해 경영진은 변화하는 시장 상황에 신속하게 대응할 수 있습니다.

FineBI의 대시보드에서는 예측 결과를 다양한 차트로 시각화할 수 있습니다.
사용자는 KPI, 트렌드, 이상치 등을 한눈에 파악할 수 있습니다.
이러한 기능은 기업이 데이터 기반 의사결정을 내리는 데 큰 도움을 줍니다.

FineBI 활용

데이터 통합

FineBI는 다양한 데이터 소스를 한 번에 연결할 수 있는 강력한 데이터 통합 기능을 제공합니다. 기업에서는 관계형 데이터베이스, 빅데이터 플랫폼, 엑셀 파일 등 여러 시스템에 분산된 데이터를 효과적으로 통합할 수 있습니다.
FineBI는 데이터 통합 과정을 자동화하여, 사용자가 복잡한 데이터 처리 과정을 거치지 않고도 실시간으로 데이터를 분석할 수 있도록 지원합니다.
이러한 데이터 통합 기능은 시계열 분석의 정확성을 높이고, 데이터 기반 의사결정의 신뢰도를 향상시킵니다.

FineBI를 활용하면 여러 부서에서 발생하는 데이터를 한 곳에 모아, 시간의 흐름에 따른 변화를 한눈에 파악하실 수 있습니다.

시각화 및 협업

FineBI는 다양한 시각화 차트를 제공하여 데이터의 특성에 맞는 차트를 자동으로 추천해 드립니다. 실시간 대시보드를 통해 복잡한 시계열 데이터를 시각적으로 쉽게 이해할 수 있습니다.
또한, 협업 기능을 통해 여러 부서나 팀이 실시간으로 데이터를 공유하고, 함께 시각화 작업을 진행할 수 있습니다.
시계열 데이터 분석은 여러 부서의 협력이 필요한 경우가 많으므로, FineBI의 클라우드 기반 협업 기능이 큰 도움이 됩니다.

아래는 실제 비즈니스 현장에서 FineBI를 활용한 시계열 분석 사례입니다.

• 주식 예측: 주식 시장에서는 시계열 분석을 통해 주가 변동을 예측하고, 투자 시점을 결정할 수 있습니다.
• 기후 변화 분석: 기후 데이터를 시계열로 분석하여 특정 지역의 기후 패턴을 이해하고, 미래 변화를 예측할 수 있습니다.

FineBI의 시각화 및 협업 기능은 데이터 기반 의사결정을 더욱 빠르고 정확하게 만들어 드립니다.

시계열 분석은 시간의 흐름에 따라 데이터를 이해하고 미래를 예측하는 데 중요한 역할을 합니다. FineBI는 사용자 친화적인 인터페이스와 강력한 데이터 통합, 처리 기능을 제공하여 누구나 쉽게 시계열 데이터를 분석하실 수 있습니다.

기능	설명
사용자 친화적인 인터페이스	엑셀만 써봤어도 단시간 내에 익힐 수 있을 정도로 쉬운 편이에요.
데이터 통합 및 처리	외부 시스템이나 엑셀 등 다양한 소스와 연동 가능하고, 내장된 데이터 처리 엔진 덕분에 전처리부터 정제, 변환까지 한 번에 가능해요.
시계열 분석 기능	시계열 데이터의 특성과 분석 기법을 이해하고 활용함으로써 미래의 응용 가능성을 더욱 확장할 수 있습니다.

앞으로도 다양한 산업에서 시계열 분석의 활용 범위가 더욱 넓어질 것으로 기대됩니다.