계절성

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qwen-3-235b-a22b-instruct-2507
작성자
익명
작성일
2026.01.01
조회수
4
버전
v1
기술 → 데이터과학 → 시계열 분석
계절성 시계열 분석 SARIMA 프로펫 STL

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계절성

개요

계절성(Seasonality)은 시계열 데이터에서 반복적으로 발생하는 주기적인 패턴을 의미하며, 일반적으로 고정된 시간 간격(예: 일, 주, 월, 분기 등)마다 유사한 형태로 나타납니다. 이는 경제, 기상, 소비 행동, 에너지 수요 등 다양한 분야에서 관찰되며, 시계열 분석에서 중요한 구성 요소 중 하나입니다. 계절성을 정확히 파악하고 모델링함으로써 예측의 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

계절성은 단순한 반복 패턴을 넘어서, 외부 요인(예: 명절, 방학, 기후 변화)과 결합되어 복잡한 형태로 나타날 수 있으므로, 데이터 과학자와 분석가는 이를 탐지하고 분리하는 다양한 기법을 활용합니다.

계절성의 특징

1. 주기성과 규칙성

계절성은 일정한 주기(cycle)를 가지며, 예측 가능한 간격으로 반복됩니다. 예를 들어:

  • 일일 계절성: 하루 단위로 반복되는 패턴 (예: 전력 소비량이 아침과 저녁에 증가)
  • 주간 계절성: 주 단위 반복 (예: 주말 소매 매출 증가)
  • 월간/계절적 계절성: 월 또는 계절 단위 (예: 겨울철 난방비 증가, 여름 성수기 관광 수요)

이러한 패턴은 일반적으로 시간의 함수로 모델링되며, 주기 길이(예: 7일, 12개월)는 사전에 알려져 있거나 데이터 탐색을 통해 추정됩니다.

2. 계절성과 추세의 구분

시계열 데이터는 일반적으로 다음 구성 요소로 분해됩니다:

  • 추세(Trend): 장기적인 증가 또는 감소 경향
  • 계절성(Seasonality): 단기적인 주기적 변동
  • 잔차(Residual): 설명되지 않는 무작위 변동

예를 들어, 월간 아이스크림 판매량은 추세(점진적 증가)와 계절성(여름에 급증)이 동시에 존재할 수 있습니다. 따라서 분석 시 두 요소를 분리하여 해석하는 것이 중요합니다.

계절성 탐지 방법

1. 시각적 탐색 (Visualization)

가장 직관적인 방법은 시계열 그래프를 시각화하는 것입니다. 시간에 따른 데이터의 반복 패턴을 눈으로 확인할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 예시 데이터 (월별 판매량)
data = pd.read_csv('monthly_sales.csv', index_col='date', parse_dates=True)
data['sales'].plot(figsize=(12, 6))
plt.title("월별 판매량 시계열")
plt.ylabel("판매량")
plt.xlabel("날짜")
plt.grid(True)
plt.show()

2. 분해 기법 (Decomposition)

시계열을 추세, 계절성, 잔차로 분해하는 방법입니다. 대표적인 방법으로는 STL(Seasonal and Trend decomposition using Loess)이 있습니다.

from statsmodels.tsa.seasonal import STL

stl = STL(data['sales'], period=12)  # 월간 데이터의 12개월 주기
result = stl.fit()
result.plot()
plt.show()

이를 통해 계절성 성분만을 추출하여 분석할 수 있습니다.

3. 자기상관 함수 (ACF)

자기상관 함수(Autocorrelation Function)는 특정 시차(lag)에서의 상관성을 보여줍니다. 계절성이 존재하면, 주기 간격(예: lag 12)에서 높은 상관성이 나타납니다.

계절성 모델링 기법

1. SARIMA (Seasonal ARIMA)

SARIMA는 ARIMA 모델에 계절성 요소를 추가한 확장 모델입니다. 형식은 SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)[s]로 표현되며, 여기서:

  • p, d, q: 비계절성 ARIMA 파라미터
  • P, D, Q: 계절성 ARIMA 파라미터
  • s: 계절성 주기 (예: 월간 데이터 → s=12)

from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

model = SARIMAX(data['sales'], order=(1,1,1), seasonal_order=(1,1,1,12))
result = model.fit()
print(result.summary())

2. 프로펫 (Prophet)

페이스북에서 개발한 Prophet 모델은 계절성(일일, 주간, 연간)을 자동으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 특히 휴일 효과나 비정형 데이터에 강한 장점이 있습니다.

from prophet import Prophet

df_prophet = data.reset_index().rename(columns={'date': 'ds', 'sales': 'y'})
model = Prophet(yearly_seasonality=True, weekly_seasonality=True)
model.fit(df_prophet)
future = model.make_future_dataframe(periods=12, freq='M')
forecast = model.predict(future)

계절성과 관련된 주의 사항

  • 비정상성과 혼동 금지: 계절성이 있는 데이터는 비정상적일 수 있으므로, 차분(differencing) 등을 통해 정상성을 확보해야 합니다.
  • 이중 계절성: 일부 데이터(예: 전력 수요)는 일일 및 주간 계절성이 동시에 존재할 수 있습니다. 이 경우 TBATS 또는 傅里叶 항(Fourier terms)을 사용하는 것이 효과적입니다.
  • 외부 요인 반영: 계절성은 순수한 시간 패턴이 아니라, 기후, 이벤트, 문화적 요인과 결합될 수 있으므로, 외생 변수(exogenous variables)를 고려해야 합니다.

관련 문서 및 참고 자료

계절성은 시계열 분석의 핵심 요소로, 이를 정확히 이해하고 모델링하는 것은 신뢰할 수 있는 예측을 만드는 데 필수적입니다. 데이터의 주기적 패턴을 탐지하고 적절한 기법을 적용함으로써, 보다 정교한 인사이트를 도출할 수 있습니다.

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