시계열 분석

추세·계절성 분해부터 ARIMA 자동 적합까지.

정상성 검정, 공적분, CCF 등 시계열 진단을 한 번에. 외생변수까지 함께 모델링해 예측 신뢰구간을 제공합니다.

한눈에 보기

주요 활용

수요 예측 · KPI 모니터링 · 시점별 영향 분석

엔진

pmdarima auto_arima · statsmodels SARIMAX

필수 컬럼

시점(datetime / 연·월·일) + 1개 이상의 수치형 시계열

권장 길이

최소 30개 시점, 계절성 분석은 2 주기 이상

플랜

PREMIUM 이상 플랜에서 이용 가능

데이터 준비

  1. 1정형 데이터 파일 (CSV / XLSX)
  2. 2시점 컬럼 1개 — datetime 또는 별도의 연·월·일
  3. 31개 이상의 수치형 시계열 변수
  4. 4외생변수(공휴일·이벤트 등) 추가 가능
  5. 5동일 간격 시점 권장 (불규칙이면 자동 보간 옵션 활용)

datetime 형식이 아닌 '연·월·일' 컬럼이 따로 있다면, 전처리 단계에서 자동으로 datetime 컬럼이 생성됩니다.

분석 흐름

  1. 1시점 컬럼 인식 + datetime 변환
  2. 2파생 변수 생성 (요일·월·분기·휴일 여부 등)
  3. 3시계열 시각화 + 상관 매트릭스
  4. 4추세·계절성 분해 (decomposition)
  5. 5정상성 검정 (ADF · KPSS) + 차분 자동 적용
  6. 6ARIMA / SARIMAX 자동 차수 결정 (auto_arima)
  7. 7예측 + 신뢰구간 + 진단 플롯

지원 분석

  • 시계열 시각화

    여러 변수의 추세를 동시에 비교, 시점 간 패턴 파악

  • 분해

    추세 · 계절성 · 잔차 성분으로 자동 분해

  • 정상성 검정

    ADF / KPSS 로 정상성 판정, 비정상이면 자동 차분

  • CCF · 공적분

    변수간 시점 이동 관계 + 장기 균형 관계 검정

  • ARIMA · SARIMAX

    auto_arima 로 최적 차수 자동 탐색, 외생변수 포함 가능

  • 예측 + 진단

    예측값 + 95% 신뢰구간 + Ljung-Box / Jarque-Bera 진단

활용 예시

  • 월별 매출 예측

    최근 5년간 월매출 + 광고비를 외생변수로 두고 SARIMAX 로 12개월 예측.

  • 콜센터 인입 콜수 예측

    시간대별 인입량 + 휴일 여부를 입력해 다음 주 콜수 예측 후 인력 배치.

  • KPI 이상 모니터링

    예측 신뢰구간을 벗어나는 시점을 자동 알림으로 활용.

결과물

  • 분해 차트 (추세 · 계절성 · 잔차)
  • 정상성 검정 결과 + 차분 적용 내역
  • ARIMA 차수 + 적합 통계량 (AIC · BIC · Log-Likelihood)
  • 예측 차트 + 신뢰구간
  • 잔차 진단 + 논문 형식 자동 생성