시계열 데이터 예측 방식 이전 포스트에서는 시계열 분해 알고리즘(관련 포스트)을 활용하여 시계열 데이터를 구성하는 추세/계절성/주기성을 알아보았다. 시계열 예측은 이러한 요소들을 조합하여 최적화 된 예측값을 계산하는 알고리즘으로 데이터에 따라 단일 값(단변량)을 이용하는 예측하는 방법과 같은 시기에 측정된 여러 데이터(다변량)을 활용하는 방식으로 나눌 수 있다. 단일 값을 이용한 예측 방식은 앞서 알아본 배추값의 사례처럼 월별 배추값으로 추세와 계절성 등을 분해하고 이를 조합하여 예측하는 방식으로 진행된다. 이는 결국 과거 자신의 값에서 규칙성을 발견하여 미래를 예측하는 방식이라 볼 수 있다. 그러나 여러 데이터를 이용한 시계열 예측 방법은 과거 자신의 값 뿐만 아니라 해당 값에 영향을 주는 값들도 예측..
