시계열 데이터의 유사성을 측정하는 방법은 다양한 분석 목적과 데이터의 특성에 따라 여러 가지가 있습니다. 주요 방법들을 소개하겠습니다.
## 1. 유클리드 거리(Euclidean Distance)
가장 기본적인 방법으로, 두 시계열 데이터 간의 각 시점에서의 차이를 제곱하여 합산한 후 제곱근을 취하는 방식입니다. 이 방법은 계산이 간단하지만, 시계열의 길이가 다르거나 시간 축이 어긋난 경우에는 적절하지 않을 수 있습니다.
## 2. 동적 시간 왜곡(Dynamic Time Warping, DTW)
DTW는 두 시계열의 시간 축이 다를 때도 유사성을 측정할 수 있는 방법입니다. 시간 축을 유연하게 조정하여 두 시계열 간의 최적의 매칭을 찾습니다. 이는 특히 패턴의 발생 시점이 다를 수 있는 경우에 유용합니다.
## 3. 상관 계수(Correlation Coefficient)
두 시계열 간의 선형 관계를 측정하는 지표로, 값이 1에 가까울수록 강한 양의 상관관계를, -1에 가까울수록 강한 음의 상관관계를 나타냅니다. 그러나 이는 주로 선형적인 관계만을 측정하므로, 비선형적인 관계를 가진 시계열에는 한계가 있습니다.
## 4. 자기상관 함수(Autocorrelation Function, ACF)
자기상관 함수는 시계열 데이터 내에서 특정 시차(lag)를 가진 값들 간의 상관관계를 측정합니다. 이를 통해 시계열 데이터의 패턴이나 주기성을 파악할 수 있습니다.
## 5. 편자기상관 함수(Partial Autocorrelation Function, PACF)
편자기상관 함수는 특정 시차에서의 순수한 상관관계를 측정하며, 다른 시차들의 영향을 배제한 값을 제공합니다. 이는 시계열 모델링에서 중요한 역할을 합니다.
## 6. 크로스 상관 함수(Cross-Correlation Function)
두 개의 시계열 데이터 간의 시차에 따른 상관관계를 측정합니다. 이를 통해 한 시계열이 다른 시계열에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다.
## 7. 분해법(Decomposition Method)
시계열 데이터를 추세, 계절성, 불규칙 성분으로 분해하여 각 성분의 유사성을 비교하는 방법입니다. 이를 통해 두 시계열의 구조적 유사성을 파악할 수 있습니다.
## 8. 이동평균법(Moving Average Method)
과거부터 현재까지의 시계열 데이터를 일정 기간별로 평균을 계산하여 추세를 파악하고, 이를 바탕으로 미래 값을 예측하는 방법입니다. 이동평균법은 단순 이동평균법과 가중 이동평균법으로 나뉘며, 각각의 특징에 따라 적용됩니다.
## 9. 지수 평활법(Exponential Smoothing)
시간의 흐름에 따라 최근의 시계열 데이터에 더 많은 가중치를 부여하여 미래를 예측하는 방법입니다. 지수 평활법은 단순 지수 평활법, 이중 지수 평활법, 삼중 지수 평활법 등으로 확장됩니다.
## 10. ARIMA 모형
자기회귀(AR)와 이동평균(MA) 모델을 결합하고, 차분(differencing)을 통해 비정상 시계열 데이터를 정상 시계열로 변환하여 분석하는 방법입니다. ARIMA 모형은 시계열 데이터의 다양한 패턴을 설명하고 예측하는 데 사용됩니다.
각 방법은 특정한 상황과 목적에 따라 적합성이 다르므로, 분석하려는 데이터의 특성과 분석 목적을 고려하여 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
