시계열 데이터

시계열은 보통의 구간으로 측정되는 순서화된 측정 콜렉션입니다(예: 매일 주가 또는 매주 판매 데이터). 측정은 관심이 있는 어떤 것도 가능하며, 각 계열은 보통 다음 중 하나로 분류됩니다.

• 종속변수. 예측하려는 계열.
• 예측변수. 목표 설명에 도움이 될 수 있는 계열(예: 광고 예산을 사용한 판매 예측). 예측변수는 ARIMA 모델에만 사용할 수 있습니다.
• 이벤트. 예측 가능한 반복 발생 인시던트(예: 판매 프로모션) 설명에 사용되는 특수 예측변수 계열.
• 개입. 일회성 인시던트(예: 정전 또는 사원 파업) 설명에 사용되는 특수 예측변수 계열.

구간은 시간 단위를 나타낼 수 있지만, 모든 측정에 동일해야 합니다. 또한 어떤 측정도 없는 구간은 결측값으로 설정되어야 합니다. 따라서, 측정이 있는 구간 수(결측값이 있는 구간을 포함하여)는 데이터의 기록 범위 시간 길이를 정의합니다.