길이가 다른 시계열 데이터를 비교

길이가 다른 시계열 데이터를 비교하기 위한 전처리 방법은 여러 가지가 있습니다. 주요 방법을 소개해 드리겠습니다:

1. **리샘플링(Resampling)**: 더 긴 시계열을 더 짧은 시계열의 길이에 맞춰 다운샘플링하거나, 더 짧은 시계열을 더 긴 시계열에 맞춰 업샘플링할 수 있습니다.

2. **보간법(Interpolation)**: 짧은 시계열에 보간법을 적용하여 더 긴 시계열과 같은 길이로 만들 수 있습니다. 선형 보간, 스플라인 보간 등의 방법이 있습니다.

3. **DTW(Dynamic Time Warping)**: 시계열의 길이가 다르더라도 유사성을 측정할 수 있는 알고리즘입니다. 길이 조정 없이도 두 시계열의 유사도를 계산할 수 있습니다.

4. **패딩(Padding)**: 짧은 시계열에 0이나 특정 값을 추가하여 길이를 맞추는 방법입니다.

5. **데이터 윈도잉(Windowing)**: 긴 시계열을 여러 개의 작은 윈도우로 나누어 분석하는 방법입니다.

6. **정규화(Normalization)**: 데이터의 스케일을 통일시키기 위한 방법으로, Z-점수 정규화, Min-Max 정규화 등이 있습니다.

7. **특징 추출(Feature Extraction)**: 각 시계열에서 통계적 특징(평균, 분산, 왜도, 첨도 등)을 추출하여 비교하는 방법입니다.

어떤 방법이 가장 적합한지는 분석 목적과 데이터의 특성에 따라 달라질 수 있습니다. 특정 사용 사례에 대해 더 자세한 조언이 필요하시면 알려주세요.