시계열 예측(Time Series Forecasting)이라는 용어에 얼마나 익숙하신가요?
이번 글에서는 일상에서, 그리고 비즈니스에서 그 중요성이 점점 커지고 있는 시계열 예측의 대해 이야기 해 보려고 합니다.
시계열 예측이란?
시계열 분석 모델은 과거의 데이터를 가지고 미래를 예상하는 방식입니다. 이렇게 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터를 분석해서 미래를 예측하는 걸 시계열 예측이라고 합니다.
시계열 예측은 다양한 분야에서 임박한(?) 미래의 행동을 이해하고 준비하는 데 활용됩니다. 예를 들어, 연말 매출을 대비해 재고를 마련해야 하는 온라인 소매업체에서는 수요 예측이 필수적입니다.
금융 업계에서는 주식 거래자들이 향후 어떤 주식을 사고 팔아야 할지 결정할 때 복잡한 예측 모델에 의존합니다. 이처럼 시계열 예측은 우리 삶 속 다양한 측면에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
자, 이제 시계열 예측에 널리 사용되는 세 가지 모델을 비교해 보겠습니다
- ARIMA(오토회귀누적이동평균): 전통적이지만 견고한 시계열 모델로, 특히 계절 변동이 없는 데이터에 유용합니다.
- SARIMA(계절적 오토회귀누적이동평균): ARIMA의 확장판으로, 데이터 내에서 계절성 패턴을 포착할 수 있습니다.
- LSTM(장단기 메모리 네트워크): 딥러닝 기반의 모델로, 비선형 패턴과 긴 시퀀스 의존성을 잘 반영합니다.
ARIMA: 전통적인 강자
ARIMA(‘아리마’라고 읽음)는 시계열 예측에 널리 사용되는 통계적 기법입니다. 이는 과거 데이터를 기반으로 한 자가 회귀적 접근을 통해 미래를 예측합니다.
실제로, 계절 변동 없이 단순히 시간이 지남에 따라 데이터를 예측해야 할 때는 ARIMA보다 더 좋은 모델은 없습니다. 그러나 데이터가 복잡해지고, 운율이나 계절성이 포함될 경우, ARIMA 모델은 한계를 보일 수 있습니다.
실제 사례:
- 경제 지표 예측: 정부나 기업에서는 ARIMA를 사용해 경제 성장률이나 실업률을 예측합니다.
SARIMA: 계절성을 잡아내는 진보된 접근
SARIMA는 ARIMA의 계절 효과를 반영한 업그레이드 모델입니다. 정기적으로 반복되는 패턴이 있는 데이터셋에 적합합니다.
날씨, 판매 데이터처럼 계절 변동을 포함한 데이터를 효과적으로 예측할 수 있는 힘을 가지고 있습니다. 이 기법은 패턴의 주기가 명확한 경우 높은 정확도를 제공하며, 다양한 비즈니스 활용에 적합합니다.
실생활 사례:
- 소매 매출 예측: 각 월 또는 시즌 별로 변동하는 상품 매출을 예측해 필요한 재고를 확보하고 적시의 마케팅 전략을 수립합니다.
LSTM: 비선형성과 긴 의존성을 해결
딥러닝의 발전으로 LSTM와 같은 신경망은 시계열 예측의 정밀도를 한층 높였습니다. 긴 문장이나 시계열 데이터 같은 순서가 중요한 정보를 기억하는 데 탁월합니다.
예를 들어, “나는 사과를 먹었다. 그리고 배를 먹었다.”라는 문장을 이해하려면 ‘사과’를 먹었다는 정보를 기억해야 합니다.
LSTM은 이렇게 과거의 정보를 기억하면서 현재의 정보를 처리하는 능력이 뛰어나 언어모델에 사용됩니다. 하지만 시계열 패턴을 찾아내는 성능이 좋기 때문에 시계열 예측에도 많이 사용됩니다.
특히 전통적 기법으론 처리가 어려운 비선형 데이터, 그리고 복잡한 의존성을 가진 데이터에 LSTM은 강력한 모델 입니다. 이는 전략적 결정이 필요한 다양한 산업 분야에서 비즈니스 경쟁력을 높여줍니다.
실생활 사례:
- 주식 시장 예측: 복잡한 패턴과 높은 불확실성을 가진 주식 시장 데이터를 학습하여 미래 주가를 예측합니다.
결론
시계열 예측 모델을 선택할 때는 데이터의 특성, 예측의 목적, 모델의 특징을 균형 있게 고려해야 합니다. 때로는 위의 세 가지 모델을 조합해 시너지 효과를 내는 방법도 있습니다.
중요한 것은 상황과 필요에 맞는 최적의 모델을 선택하는 것입니다. 이를 통해 우리는 미래를 좀 더 명확하게, 그리고 확신 있게 그릴 수 있습니다.
