시계열 데이터의 기본

Power BI로 하는 시계열 분석

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

수강 전제 조건

이 과정의 실습 전반에서 중급 DAX 함수가 필요합니다:

  • CALCULATE()
  • IF()
  • SUMMARIZE()
Power BI로 하는 시계열 분석

왜 중요한가요?

모든 데이터셋에는 시간이란 차원이 있습니다. 시간에 따라 데이터를 분석하면 중요한 추세를 볼 수 있으며, 이를 위한 강력한 도구가 필요합니다.

  • 시간에 따라 데이터가 어떻게 변했는가?
  • 과거에 비춰보면 무엇을 보여야 하는가?
  • 앞으로 무엇을 보여줄 것인가?

시계열 데이터가 중요한 이유

Power BI로 하는 시계열 분석

시계열 데이터 정의

시계열 데이터는 동일한 대상에 대해 일정 기간에 걸쳐 수집된 관측값(데이터 포인트)입니다.

핵심 구성요소 2가지

  • 범위(Span): 보유한 전체 기간
  • 간격(Interval): 각 관측 사이의 시간 간격

시계열 구성요소

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시간에 따른 변동 추적

장기(추세) 변동

장기 변동

계절 변동

계절 변동

경기(순환) 변동

순환 변동

불규칙(임의) 변동

불규칙 변동 예시

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단기 시계열 분석

단기 범위는 보통 1년 미만입니다. 지금 데이터가 무엇을 보여주는지 파악합니다.

주요 분석

  • 최근 x기간 (예: 최근 90일, 최근 2분기)
  • 누적 기간 (예: 연초 누적, 월초 누적)

_예시_

단기 분석

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장기 시계열 분석

장기 분석은 1년을 초과하는 기간을 다룹니다. 과거 데이터와 현재 데이터의 관계를 이해합니다.

주요 분석:

  • 전년 대비(Year over Year)
  • 전월 대비(Month over Month)
  • 전년 동기 대비

_예시_ 1월 매출의 전년 대비(YoY) 성과 계산.

YoY 분석

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미래 예측

_예측_과 같은 미래 분석은 과거 데이터를 바탕으로 미래를 추정합니다. 이를 통해 앞으로의 위치를 예측하고 의사결정을 내릴 수 있습니다.

주요 분석

  • 회귀(예: 선형)
  • 시점 추정
  • 머신러닝

_예시_

향후 수개월의 주식 거래량 예측.

예측 예시

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Let's practice!

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