[R 기초통계] 시계열 기초 분석 /decompose(), stl(), cpt.mean(), cpt.var(), segmented(), imputeTS(), na

상용 패키지의 시대는 끝났다는 말이 있다. SPSS, STAT 등 유로 프로그램들의 입지는 점차 좁아지고 있다. 반면 R의 인기는 파이썬과 함께 높아지고 있다. R은 무료이면서도 조작접이 직관적이기 때문이다. 빅데이터 시대가 오면서 다량의 데이터 처리에 능한 R의 인기는 더욱 높아질 것이라 생각된다. 이 글에서는 R에서 제공하는 데이터를 바탕으로 시계열 분해, 시계열 변화 탐지, 시계열 결측값 대치 그리고 예측을 다룬다. R을 통해서 시계열 분석을 하는 방법은 매우 쉽다. 시계열 분석을 위해서 필요한 여러가지 패키지를 소개하고 마지막으로 Holt-Winter 방법으로 실제 시계열 예측을 실시하겠다. 시계열 분해 시계열 자료는 추세, 계절성, 랜덤성, 장기적 주기성을 가지고 있다. 하나의 시계열 데이터에서 추세, 계절성, 랜덤성, 주기성 등을 뽑는 것을 분해라 한다. 분해를 통해 시계열 자료가 어떤 형태인지 탐색할 수 있다. 분해는 decompose() 함수를 사용한다. R에서 기본적...