ARIMA/SARIMA 모델을 활용한 시계열 예측: E-Commerce 데이터 분석 실전 가이드

핵심 기술

이 글은 E-Commerce 판매량 예측을 위한 실전적인 시계열 분석 방법론으로 전통적인 ARIMA 및 SARIMA 모델의 중요성과 적용 방법을 다룹니다. 딥러닝 모델이 주목받는 시대에 이 모델들이 가지는 해석 가능성, 적은 데이터셋에서의 효과성, 그리고 계산 효율성 등을 강조합니다.

기술적 세부사항

• ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): 시계열 데이터의 자기회귀(AR), 차분(I), 이동평균(MA) 개념을 설명합니다.
  • p: 자기회귀 항의 개수 (과거 관측값 활용)
  • d: 시계열을 정상성(stationarity)으로 만들기 위한 차분 횟수
  • q: 이동평균 항의 개수 (과거 예측 오차 활용)
• SARIMA (Seasonal ARIMA): ARIMA에 계절성 성분 (P, D, Q, m)을 추가하여 주기적인 패턴을 모델링합니다.
  • 계절성 패턴을 포착하는 데 효과적이며, m은 계절성의 주기(예: 12개월)를 나타냅니다.
• 정상성(Stationarity): 시계열의 통계적 속성(평균, 분산)이 시간에 따라 변하지 않는 상태이며, ARIMA 모델링의 필수 전제 조건임을 설명합니다.
• pmdarima 라이브러리 활용: auto_arima 함수를 사용하여 최적의 ARIMA/SARIMA 모델 파라미터 (p, d, q) 및 (P, D, Q, m)를 자동으로 탐색하는 방법을 제시합니다.
• 모델 성능 평가: RMSE(Root Mean Squared Error)를 사용하여 다양한 모델의 성능을 비교합니다.
• 실제 프로젝트 예시: Rosé Wine 판매량 데이터를 사용하여 시계열 시각화, auto_arima를 통한 최적 모델 탐색, SARIMAX 모델 학습, 그리고 12개월 미래 예측 및 신뢰 구간(95%, 99%) 생성을 포함하는 E2E 과정을 상세히 보여줍니다.
• 예측 결과 해석: 생성된 예측값과 신뢰 구간을 표와 그래프로 제시하며 해석하는 방법을 안내합니다.

개발 임팩트

이 콘텐츠를 통해 개발자는 전통적인 시계열 모델의 깊이 있는 이해를 바탕으로 다양한 비즈니스 지표 예측에 대한 실질적인 기술을 습득할 수 있습니다. 특히 데이터가 제한적이거나 모델의 해석 가능성이 중요할 때, ARIMA/SARIMA 모델은 딥러닝 모델보다 더 나은 대안이 될 수 있으며, 프로젝트의 성공 가능성을 높입니다.

커뮤니티 반응

콘텐츠 작성자가 데이터 과학 석사 과정 중 진행했던 프로젝트 경험을 공유하며, 실제 학습 과정에서의 시행착오와 배움을 담아내고 있습니다. 이는 동료 개발자들이 비슷한 문제에 접근할 때 유용한 인사이트를 제공합니다.