Time-series 데이터 분석: Holt-Winters

본 글은 시계열 데이터 분석 및 예측 방법 중 하나인 Holt-Winters에 대해 설명합니다. 주가, 매출, 기온 등 다양한 예측 사례를 제시하며, AR, MA, ARIMA 등 다른 시계열 분석 방법들을 소개합니다.

Holt-Winters 방법은 이론적으로 복잡하지 않으면서도 효과적인 예측 성능을 제공한다고 강조합니다. 특히, 기하급수적 감소(geometric series)를 활용한 지수 평활법(exponential smoothing)의 원리를 설명하며, 최근 데이터에 더 높은 가중치를 부여하여 미래 값을 예측하는 방식을 수식과 함께 풀어냅니다.

이를 통해 시계열 데이터의 추세와 계절성을 고려한 예측 모델링의 기초를 다룹니다.