시계열 데이터(Time Series Data)는 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 의미합니다. 시간의 흐름에 따라 변하는 현상을 분석하고 예측하는 데 유용한 데이터로, 경제, 금융, 날씨, 건강 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이번 글에서는 시계열 데이터에 대한 정의, 특징, 분석 방법, 예시 등을 상세히 다뤄 보겠습니다.1. 시계열 데이터란?시계열 데이터는 특정 시간에 측정된 값들이 시간 순서대로 정리된 데이터를 말합니다. 이 데이터는 주로 시간 간격(일, 주, 월 등)에 따라 일정하게 수집되며, 데이터가 시간의 흐름에 따라 변화하는 특성을 반영합니다. 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따른 트렌드, 계절성, 주기성 등을 분석하는 데 유용합니다.예시:주식 시장 데이터: 하루 단위로 주식의 가격이 변화..