이봐! 시간 - 시리즈 데이터 분석을 위해 슬라이딩 창을 사용하는 방법에 대해 이야기를 나누었습니다. 슬라이딩 윈도우 공급 업체로서, 나는이 기술이 우리가 시간을 이해하는 방식을 시리즈 시리즈 데이터에 혁명화 할 수있는 방법을 직접 보았습니다.
먼저, 시리즈 데이터가 시간에 대해 이야기합시다. 기본적으로 시간이 지남에 따라 수집 된 일련의 데이터 포인트입니다. 일일 주가, 시간당 온도 판독 또는 월별 판매 수치와 같은 것을 생각해보십시오. 이러한 유형의 데이터는 어디에나 있으며, 분석하면 정말 귀중한 통찰력을 줄 수 있습니다.
그래서 슬라이딩 창은 무엇입니까? 글쎄, 그것은 오랫동안 시리즈를 더 작고 관리하기 쉬운 덩어리로 분류하는 방법입니다. 시리즈 데이터를 나타내는 긴 로프가 있다고 상상해보십시오. 슬라이딩 창은 밧줄을 작은 조각으로 자르는 가위 쌍과 같습니다.
1 년 동안 일일 주가를 분석한다고 가정 해 봅시다. 한 번에 1 년 전체의 데이터를 보는 대신 슬라이딩 창을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 30 일의 창 크기를 설정할 수 있습니다. 주가의 첫 30 일을 보면서 시작한 다음 하루 전방에 창을 "슬라이드"하고 다음 30 일 기간을 봅니다. 당신은 당신이 일년 내내 덮을 때까지 계속 이것을합니다.
슬라이딩 윈도우를 사용하면 큰 장점 중 하나는 데이터의 패턴과 트렌드를 식별하는 데 도움이된다는 것입니다. 작은 덩어리를 보면 짧은 시간에 걸쳐 상황이 어떻게 변하는 지 알 수 있습니다. 예를 들어, 주가 예제에서, 우리는 각 30 일 창 내에 특정 가격 상승 또는 감소가 있음을 알 수 있습니다.
또 다른 이점은 분석을보다 효율적으로 만들 수 있다는 것입니다. 큰 시간 - 시리즈 데이터 세트를 처리 할 때, 한 번에 전체 데이터 세트를 분석하는 것은 실제로 시간 - 소비 및 리소스 - 집약적 일 수 있습니다. 슬라이딩 윈도우를 사용하면 한 번에 데이터의 작은 부분에 집중할 수있어 분석 프로세스 속도를 높일 수 있습니다.
이제 시간 - 시리즈 데이터 분석을 위해 슬라이딩 창을 실제로 사용하는 방법에 대한 핵심에 들어 갑시다.
1 단계 : 창 크기를 정의합니다
가장 먼저해야 할 일은 창 크기를 결정하는 것입니다. 이것은 데이터의 특성과 달성하려는 것에 달려 있습니다. 짧은 기간 트렌드를 찾고 있다면 창 크기가 더 적을 수 있습니다. 예를 들어, 시간당 전기 소비를 분석하는 경우 24 시간 (하루)의 창 크기가 일일 패턴을 보는 데 유용 할 수 있습니다. 반면에, 장기 트렌드를 찾고 있다면 더 큰 창 크기가 더 적절할 수 있습니다.
2 단계 : 슬라이드 단계를 결정하십시오
슬라이드 단계는 매번 창을 얼마나 많이 움직이는 지입니다. 한 번에 하나의 데이터 포인트 (1의 슬라이드 단계) 씩 이동하거나 둘 이상의 데이터 포인트를 이동할 수 있습니다. 예를 들어, 시간당 데이터가 있고 6의 슬라이드 단계를 설정하면 매번 창을 6 시간 앞으로 이동합니다. 더 작은 슬라이드 단계는 더 겹치는 창과 더 자세한 분석을 제공하지만 더 오래 걸릴 것입니다.
3 단계 : 각 창에서 분석을 수행하십시오
창 크기와 슬라이드 단계를 정의하면 각 창을 분석 할 수 있습니다. 할 수있는 다양한 유형의 분석이 있습니다. 각 창 내에서 데이터의 평균, 중앙값 또는 표준 편차와 같은 통계 측정을 계산할 수 있습니다. 데이터의 다른 변수 간의 상관 관계를 찾을 수도 있습니다.
예를 들어 소매점의 월별 판매 데이터를 분석한다고 가정 해 봅시다. 창 크기는 12 개월과 슬라이드 단계를 1 개월로 설정했습니다. 각 12 개월 창마다 평균 월별 판매를 계산합니다. 다른 창에서 이러한 평균을 비교하면 시간이 지남에 따라 판매가 증가하거나 감소하는지 확인할 수 있습니다.
4 단계 : 결과를 시각화합니다
시각화는 분석 결과를 이해하는 좋은 방법입니다. 라인 차트, 막대 차트 또는 산란 플롯을 만들어 통계 측정 또는 기타 분석 결과가 시간이 지남에 따라 어떻게 변경되는지 보여줄 수 있습니다. 예를 들어, 12 개월 창마다 평균 월별 판매를 보여주는 라인 차트를 만들 수 있습니다. 이것은 당신에게 판매 동향에 대한 명확한 그림을 제공합니다.
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참조
- Hyndman, RJ 및 Athanasopoulos, G. (2018). 예측 : 원칙과 실습. OTEXTS.
- Box, GEP, Jenkins, GM 및 Reinsel, GC (2015). 시계열 분석 : 예측 및 제어. 와일리.