시계열 데이터에는 흔히 노이즈가 있어, 의미 있는 패턴을 찾는 데 방해가 됩니다. 앞 절에서는
월간, 연간 데이터 집계 등 데이터에서 노이즈를 제거해 결과 데이터를 부드럽고 이해하기 쉽
게 만드는 방법을 배웠습니다. 이 절에서는 또 다른 노이즈 제거 방법으로, 여러 구간을 설정해
트렌드를 분석하는
시간 윈도우 롤링
rolling
time
window
을 알아봅니다. 시간 윈도우 롤링은 이동 계
산
moving
calculation
이라고도 합니다. 이동 계산 중에서도 이동 평균
moving
average
이 가장 흔히 쓰이
지만
SQL
을 활용하면 평균이 아니라 어떤 집계 함수든 적용할 수 있습니다. 시간 윈도우 롤링
은 주가 분석, 거시경제 트렌드, 시청률 조사 등 다양한 분석에 두루 사용됩니다. 몇몇 시간 윈
도우 롤링 방법은
last
twelve
months
(
LTM
),
trailing
twelve
months
(
TTM
),
year
-
to
-
date
(
YTD
) 등 축약어가 있을 정도로 널리 쓰입니다.
[그림
3
-
12
]는
10
월까지의 누적 계산 및 시간 윈도우 롤링 예시입니다.
월매출
그림
3-12
LTM
,
YTD
매출 합계 롤링 예시
시계열 롤링 계산에는 몇 가지 중요한 요소가 있습니다. 첫 번째 요소는 윈도우 사이즈입니다. ...
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