시계열 데이터 분석 모델

시계열 데이터 분석에 사용되는 모델들은 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 다양합니다. 다음은 시계열 데이터를 분석하기 위해 널리 사용되는 주요 모델들입니다:

1. AR (AutoRegressive) 모델: 시계열의 현재 값이 과거의 여러 시점 값에 의존하는 모델입니다.
2. MA (Moving Average) 모델: 시계열의 현재 값이 과거의 여러 오차 항에 의존하는 모델입니다.
3. ARMA (AutoRegressive Moving Average) 모델: AR 모델과 MA 모델의 결합으로, 시계열이 과거의 값과 오차에 모두 의존합니다.
4. ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) 모델: ARMA 모델에 비정상 시계열을 정상 시계열로 변환하는 차분(differencing) 과정이 추가된 모델입니다.
5. SARIMA (Seasonal ARIMA) 모델: ARIMA에 계절성 요소를 추가한 모델로, 계절적 변동을 반영합니다.
6. VAR (Vector AutoRegression) 모델: 다변량 시계열 데이터에 적합한 모델로, 시스템의 여러 변수가 서로에게 영향을 미치는 관계를 모델링합니다.
7. GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity) 모델: 시계열 데이터의 변동성(variability)이 시간에 따라 변하는 경우에 사용됩니다.
8. Prophet: Facebook에서 개발한 모델로, 특히 계절성이 있는 시계열 데이터에 강력합니다.
9. LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크: 딥러닝 기반의 모델로, 시계열 데이터의 장기 의존성을 모델링하는 데 유용합니다.
10. RNN (Recurrent Neural Network): 시계열 데이터에서의 시간적 연속성을 모델링하는 데 사용되는 신경망입니다.