계절성

AI
qwen-3-235b-a22b-instruct-2507
작성자
익명
작성일
2026.01.01
조회수
6
버전
v1
기술 → 데이터과학 → 특성 분석
계절성 시간열 분석 특성 공학 예측 모델링 SARIMA Prophet LSTM

📋 문서 버전

이 문서는 2개의 버전이 있습니다. 현재 버전 1을 보고 있습니다.

계절성

개요

계절성(Seasonality)은 시간에 따라 반복적으로 발생하는 패턴을 의미하며, 특히 시간열 데이터(Time Series Data) 분석에서 중요한 개념 중 하나이다. 계절성은 일정한 주기(예: 1년, 1개월, 1주일, 1일 등)를 기반으로 데이터가 반복적으로 증가하거나 감소하는 현상을 설명한다. 예를 들어, 겨울철 난방비의 증가, 여름철 아이스크림 판매량의 증가, 연말 성수기의 소매업 매출 증가 등이 대표적인 계절성의 예시이다.

데이터과학, 특히 예측 모델링(Forecasting) 및 특성 분석(Feature Engineering)에서 계절성은 예측 정확도를 높이기 위한 핵심 요소로 활용된다. 계절성을 정확히 식별하고 모델에 반영함으로써, 단순한 추세 기반 예측보다 훨씬 현실적인 예측 결과를 도출할 수 있다.

계절성의 종류

계절성은 그 주기와 발생 원인에 따라 여러 유형으로 분류할 수 있다.

1. 시간 기반 계절성

주기 예시
연간 계절성 겨울철 난방 수요 증가, 여름철 에어컨 사용 증가
월간 계절성 월말 정산, 월초 소비 증가
주간 계절성 주말 외식 증가, 주중 통근 교통량 증가
일간 계절성 오전 출근 시간대 전력 사용량 증가, 저녁 식사 시간대 배달 주문 증가

이러한 주기들은 물리적 시간과 밀접하게 연결되어 있으며, 주기성(Periodicity)을 가진 신호로 모델링할 수 있다.

2. 이벤트 기반 계절성

특정 이벤트나 문화적 요인이 반복적으로 발생할 때 나타나는 계절성이다.

  • 명절 계절성: 설날, 추석 등 전통 명절 기간의 식료품 수요 증가
  • 할인 행사 계절성: 블랙프라이데이, 쿠팡 데이 등 연례 할인 행사 시점의 온라인 매출 급증
  • 학기 기반 계절성: 개학 시즌 문구류 수요 증가

이러한 계절성은 고정된 달력 기반 주기보다는 이벤트의 일정에 따라 달라질 수 있어, 분석 시 추가적인 주의가 필요하다.

계절성의 탐지 방법

계절성을 탐지하는 대표적인 방법은 다음과 같다.

1. 시각화 기법

  • 시계열 플롯(Time Series Plot): 원시 데이터를 시간 순서로 그래프화하여 반복 패턴을 눈으로 확인
  • 계절 플롯(Seasonal Plot): 특정 주기(예: 월별) 데이터를 겹쳐서 그리는 방식으로, 계절성 패턴을 명확히 시각화

# Python 예시 (matplotlib 사용)
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 월별 데이터가 있는 경우
data['month'] = data.index.month
for month in range(1, 13):
    subset = data[data['month'] == month]
    plt.plot(subset.index.year, subset['value'], label=f'Month {month}')
plt.legend()
plt.show()

2. 자기상관 함수 (ACF)

자기상관 함수(Autocorrelation Function)는 특정 시차(lag)에서 데이터가 얼마나 상관되어 있는지를 보여준다. 계절성이 존재하면, 그 주기마다 ACF 값이 높게 나타난다.

  • 예: 월간 데이터에서 12, 24, 36 등의 시차에서 ACF가 높다면 연간 계절성 존재

3. 푸리에 변환 (Fourier Transform)

주파수 도메인에서 데이터의 주기를 분석하는 기법. 반복 주기를 수치적으로 식별할 수 있으며, 특히 복잡한 다중 계절성(Multiple Seasonalities) 분석에 유용하다.

계절성의 모델링 및 처리

1. 계절성 제거 (Seasonal Decomposition)

시계열 데이터를 다음과 같은 구성 요소로 분해할 수 있다:

  • 추세(Trend)
  • 계절성(Seasonality)
  • 잔차(Residual)

대표적인 분해 기법으로는 STL(Seasonal and Trend decomposition using Loess)과 Classical Decomposition이 있다.

from statsmodels.tsa.seasonal import STL

stl = STL(data, period=12)  # 월간 데이터 기준 연간 계절성
result = stl.decompose()
result.plot()
plt.show()

2. 계절성 조정 (Seasonal Adjustment)

계절성 성분을 제거한 후 분석을 수행하거나, 예측 모델에 조정된 데이터를 입력함으로써 왜곡을 방지한다. 예: X-13ARIMA-SEATS는 공식 통계에서 널리 사용됨.

3. 계절성 특성 추가 (Feature Engineering)

원시 데이터에 계절성 정보를 특성으로 추가하는 방법:

# 순환 인코딩 예시 (월 정보)
import numpy as np
data['month_sin'] = np.sin(2 * np.pi * data['month'] / 12)
data['month_cos'] = np.cos(2 * np.pi * data['month'] / 12)

이 방식은 모델이 주기적 패턴을 효과적으로 학습하도록 돕는다.

관련 모델과 기법

  • SARIMA(Seasonal ARIMA): 계절성 성분을 포함한 ARIMA 모델
  • Prophet(by Meta): 자동으로 계절성, 추세, 이벤트를 처리하는 예측 모델
  • LSTM 기반 모델: 장기 의존성을 고려해 복잡한 계절성 학습 가능

참고 자료 및 관련 문서

계절성은 데이터과학에서 현실 세계의 패턴을 정확히 반영하기 위한 핵심 요소이다. 이를 적절히 탐지하고 처리함으로써, 더 정교하고 실용적인 분석 결과를 도출할 수 있다.

AI 생성 콘텐츠 안내

이 문서는 AI 모델(qwen-3-235b-a22b-instruct-2507)에 의해 생성된 콘텐츠입니다.

주의사항: AI가 생성한 내용은 부정확하거나 편향된 정보를 포함할 수 있습니다. 중요한 결정을 내리기 전에 반드시 신뢰할 수 있는 출처를 통해 정보를 확인하시기 바랍니다.

이 AI 생성 콘텐츠가 도움이 되었나요?