이동 평균과 지수 평활화 비교: 어떤 예측 기법이 더 나은가요?

예측을 위한 이동 평균과 지수 평활화 방법 비교하기

예측은 다양한 산업에서 의사 결정의 필수 요소입니다. 미래 트렌드를 정확하게 예측하면 기업은 운영을 계획하고 리소스를 최적화하며 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다. 예측에 널리 사용되는 두 가지 기법은 이동 평균과 지수 평활입니다. 두 방법 모두 과거 데이터를 기반으로 미래 가치를 추정하는 것을 목표로 하지만, 접근 방식과 성능이 다릅니다. 이 글에서는 두 기법을 비교하여 어떤 것이 더 나은 예측 기법인지 알아보겠습니다.

이동 평균은 간단하고 직관적인 예측 방법입니다. 주어진 기간 내에 과거 데이터 포인트 집합의 평균을 계산하여 다음 기간의 예측으로 사용합니다. 계산에 포함된 데이터 포인트의 수를 창 크기라고 합니다. 이동 평균은 이해하고 구현하기 쉬우므로 데이터 분석 기능이 제한적인 초보자나 소규모 비즈니스에 널리 사용됩니다. 그러나 단순함에는 대가가 따릅니다. 이동 평균은 데이터의 변화하는 특성을 고려하지 않고 변동을 평활화하는 경향이 있어 예측이 지연되는 결과를 초래합니다.

반면에 지수 평활은 과거 관측값의 가중 평균을 고려하는 보다 정교한 기법으로, 최근 데이터 포인트에 더 많은 중요성을 부여합니다. 평활 상수라고도 하는 가중치 계수는 이전 관측값의 영향이 감소하는 속도를 결정합니다. 지수 평활화는 변화하는 패턴을 인식하여 보다 정확한 예측을 제공하므로 데이터에 추세나 계절성이 있을 때 특히 유용합니다. 하지만 이동 평균에 비해 고급 수학적 계산과 매개변수 조정이 필요합니다.

결론적으로 이동 평균과 지수 평활 모두 장단점이 있습니다. 이동 평균은 간단하고 구현하기 쉬운 기법이지만 변화하는 패턴을 무시하기 때문에 예측이 지연될 수 있습니다. 반면 지수 평활은 데이터의 변화하는 특성을 고려하며 특히 추세나 계절성이 있는 경우 더 정확한 예측을 제공합니다. 더 나은 예측 기법의 선택은 데이터의 특정 요구 사항과 복잡성에 따라 달라집니다. 데이터 특성을 분석하고 두 가지 방법을 모두 실험하여 주어진 예측 시나리오에 가장 적합한 기법을 결정하는 것이 좋습니다.

이동 평균과 지수 평활화 비교: 어떤 예측 기법이 더 나은가?

예측 기법은 기업이 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 미래를 계획하는 데 매우 중요합니다. 다양한 예측 기법 중에서 널리 사용되는 두 가지 옵션은 이동 평균과 지수 평활입니다. 이 문서에서는 두 가지 방법을 비교하여 어떤 것이 더 나은 예측 기법인지 알아보는 것을 목표로 합니다.

기능	이동 평균	지수 평활화
계산	미리 정의된 과거 데이터 포인트 수의 평균을 계산함	과거 데이터 포인트에 서로 다른 가중치를 할당하며, 최근 데이터 포인트에 더 높은 가중치를 부여함
유연성: 평균을 계산하기 위해 고정된 수의 과거 데이터 포인트가 필요하므로 유연성이 떨어짐, 원하는 평활화 수준에 따라 과거 데이터 포인트에 할당된 가중치를 조정할 수 있으므로 유연성이 높음.
적응성	안정적이고 예측 가능한 시계열 데이터에 적합	추세, 계절성, 불규칙한 패턴이 있는 시계열 데이터에 이상적임.
정확도: 더 많은 수의 과거 데이터 포인트를 고려하므로 예측이 지연될 수 있음	최근 데이터 포인트에 더 많은 가중치를 부여하므로 더 정확한 예측 제공
부드러움	더 넓은 범위의 과거 데이터 포인트를 고려하므로 예측이 덜 부드러움	최근 데이터 포인트에 더 중점을 두므로 더 부드러운 예측을 생성합니다.
사용 방법	과거 데이터가 안정적이고 큰 변동이 없을 때 일반적으로 사용되며 시계열 데이터에 추세, 계절성 또는 기타 동적 패턴이 있을 때 선호됩니다.

또한 읽어보세요: H-1B 비자의 장단점: 단점 이해

전반적으로 이동 평균과 지수 평활 중 어떤 것을 선택할지는 시계열 데이터의 특성과 원하는 예측 정확도 수준에 따라 달라집니다. 이동 평균은 안정적이고 예측 가능한 데이터에 적합하며, 지수 평활은 추세, 계절성 및 불규칙한 패턴이 있는 데이터에 더 적합합니다. 지수 평활화는 일반적으로 이동 평균에 비해 더 정확하고 부드러운 예측을 제공합니다. 그러나 예측 작업의 특정 요구 사항과 분석 대상 데이터의 특성에 따라 선택해야 합니다.

이동 평균의 개념

이동 평균은 시계열 데이터를 예측하는 데 사용되는 통계 기법입니다. 일반적으로 특정 기간 동안의 변동을 평균화하여 추세를 식별하고 분석하는 데 사용됩니다. 이 기법은 계절성이나 무작위 변동이 포함된 데이터를 다룰 때 특히 유용하며, 이러한 변동을 평활화하여 기본 패턴을 쉽게 식별할 수 있게 해줍니다.

이동 평균의 핵심은 특정 시간 프레임 내에서 데이터 포인트 하위 집합의 평균값을 계산하는 방식으로 작동합니다. 이 하위 집합은 전체 데이터 집합을 ‘이동’하면서 새로운 데이터를 통합하여 평균을 지속적으로 업데이트합니다. 창 크기 또는 지연이라고도 하는 하위 집합의 크기에 따라 데이터에 적용되는 평활화 수준이 결정됩니다. 창 크기가 작을수록 이동 평균의 반응성이 높아져 단기적인 변동을 포착할 수 있고, 창 크기가 클수록 안정적이고 평활화된 평균을 얻을 수 있습니다.

이동 평균을 계산하기 위해 먼저 데이터 집합을 데이터 포인트의 겹치는 하위 집합으로 나누고, 각 하위 집합에는 관측값의 창 크기가 포함됩니다. 그런 다음 각 하위 집합의 평균을 계산하여 결과 이동 평균 계열에서 단일 데이터 포인트로 사용합니다. 이후의 각 하위 집합에 대해 이 프로세스를 반복하여 이동 평균을 나타내는 새로운 데이터 포인트 계열을 만듭니다.

데이터 포인트	이동 평균
1	-
2	-
3	2
4	3
5	4
6	5
7	6
8	7

위의 예제 표에서 이동 평균을 계산하는 창 크기는 3으로 설정되어 있습니다. 데이터 집합을 통해 하위 집합이 “이동"하면 해당 이동 평균 값이 계산되어 계열에 추가됩니다. 예를 들어, 첫 번째 하위 집합(1, 2, 3)의 이동 평균 값은 충분한 관측값을 포함하지 않으므로 계산되지 않습니다. 두 번째 하위 집합(2, 3, 4)의 이동 평균은 3이 되는 식으로 계산됩니다.

또한 읽어보세요: 3D Systems 주식 가치 하락의 이유

이동 평균은 단순성과 해석 가능성으로 인해 널리 사용되는 예측 기법입니다. 다양한 유형의 시계열 데이터에 쉽게 적용할 수 있으며 고급 예측 방법을 비교하기 위한 기준으로 자주 사용됩니다. 그러나 이동 평균은 데이터의 급격한 변화나 이상값을 포착하지 못하는 등의 한계가 있다는 점에 유의할 필요가 있습니다.

FAQ:

이동 평균 예측 기법이란 무엇인가요?

이동 평균 예측 기법은 주어진 과거 관측 횟수의 평균을 계산하여 시계열의 미래 값을 예측하는 데 사용되는 기법입니다. 이 기법은 데이터의 변동을 완화하고 보다 안정적인 추세를 제공합니다.

지수 평활 기법은 어떻게 작동하나요?

지수 평활 기법은 과거 관측값에 기하급수적으로 감소하는 가중치를 할당하는 예측 기법입니다. 가장 최근의 관측값에는 더 많은 가중치를 부여하고 오래된 관측값에는 더 적은 가중치를 부여합니다. 이 기법은 가장 최근의 데이터 요소에 더 많은 가중치를 부여합니다.

이동 평균과 지수 평활 중 어떤 예측 기법이 더 나은가요?

이동 평균과 지수 평활 중 어떤 것을 선택할지는 분석하려는 시계열의 특정 특성에 따라 달라집니다. 이동 평균은 변동성이 적은 데이터에 더 적합할 수 있으며, 지수 평활은 변동성이 높은 데이터에 더 유용합니다. 어떤 기법이 더 나은지 결정하려면 예측 작업의 구체적인 요구 사항과 목표를 고려하는 것이 중요합니다.

이동 평균과 지수 평활을 함께 사용할 수 있나요?

예. 이동 평균과 지수 평활은 하이브리드 예측 접근 방식에서 함께 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식은 두 기법의 강점을 결합하여 더 정확한 예측을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 지수 평활을 사용하여 단기 추세를 파악한 다음 이동 평균을 적용하여 데이터의 나머지 변동을 평활화할 수 있습니다.