시계열 분석
자기상관과 추세 탐지를 사용해 시간에 따라 수집된 데이터를 분석하고 예측하는 방법을 배웁니다.
시계열 분석은(는) CoddyKit의 무료 R Academy 강의입니다. 이것은 3개 중 2번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 R Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. R Academy 강의에는 총 3개의 강의가 포함되어 있습니다.
시계열 분석 입문
시계열 분석 입문
시계열 분석은 시간에 따라 수집된 데이터 포인트를 연구하고 추세, 계절성 및 패턴을 식별하는 데 사용됩니다.
시계열 데이터 불러오기
시계열 데이터 불러오기
ts() 함수를 사용하여 R에서 시계열 객체를 만듭니다.
data <- ts(c(100, 120, 130, 150, 170, 180), start=c(2020,1), frequency=12)
plot(data, main='Time Series Data')시계열 분해
시계열 분해
decompose() 함수는 시계열을 추세, 계절 및 무작위 구성 요소로 나눕니다.
decomposed <- decompose(data)
plot(decomposed)추세 식별
추세 식별
이동 평균은 변동을 평활화하여 장기적인 추세를 드러냅니다.
library(zoo)
trend <- rollmean(data, k=3, fill=NA)
plot(data, type='l')
lines(trend, col='red', lwd=2)계절성 탐지
계절성 탐지
계절성은 일정한 간격으로 반복되는 패턴을 의미합니다.
plot(decomposed$seasonal, main='Seasonal Component')시계열의 자기상관
시계열의 자기상관
acf() 함수는 과거 값과 현재 값 사이의 상관관계를 측정합니다.
acf(data, main='Autocorrelation Plot')ARIMA를 사용한 예측
ARIMA를 사용한 예측
ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)는 널리 사용되는 시계열 예측 모델입니다.
library(forecast)
model <- auto.arima(data)
forecasted <- forecast(model, h=5)
plot(forecasted)예측 정확도 평가
예측 정확도 평가
평균 절대 오차(MAE)와 평균 제곱근 오차(RMSE)를 사용하여 예측 정확도를 측정합니다.
accuracy(forecasted)요약
요약
이 레슨에서는 다음을 배웠습니다.
- 시계열 데이터를 만들고 분석하는 방법
- 추세, 계절성 및 자기상관을 찾는 방법
- ARIMA를 사용하여 예측하고 예측 결과를 평가하는 방법
자주 묻는 질문
“시계열 분석” 강의는 무료인가요?
네 — “시계열 분석” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 R Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. R Academy 강의에는 총 3개의 강의가 포함되어 있습니다.
“시계열 분석”에서 뭘 배우나요?
자기상관과 추세 탐지를 사용해 시간에 따라 수집된 데이터를 분석하고 예측하는 방법을 배웁니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 R Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
R Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 R Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 3개 중 2번째 강의입니다.
“시계열 분석” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 R Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 R Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.