예시 답변 1
약 90초
솔직한 경험 기반 접근
시계열 데이터 분석에서 처음 보는 자리는 추세·계절성·이상치 세 가지를 분리하는 것입니다. 수업 프로젝트에서 월별 판매 데이터를 분석할 때, 계절 패턴을 제거하지 않고 전년 동월과 비교했더니 의미 있는 성장인지 단순 계절 효과인지 구분이 어려웠습니다.
STL 분해로 추세와 계절성을 분리한 뒤에야 실제 성장 구간이 보였습니다. 시각화는 선 그래프로 추세를 먼저 보여주고, 이상치는 산점도로 강조하는 방식을 썼습니다. 한 가지 배운 점은 이상치가 단순 오류일 수도 있지만, 실제 이벤트의 흔적일 수도 있어서 바로 제거하지 않고 원인을 먼저 확인하는 것이 좋다는 것입니다. 시계열 분석은 데이터를 보는 시야보다 맥락을 아는 것이 결과 해석에 더 크게 작용합니다.
이 결의 특징
계절 패턴을 제거하지 않으면 실제 성장인지 계절 효과인지 구분이 어렵다는 것을 STL 분해로 직접 확인한 흔적이 있습니다. 이상치를 바로 제거하지 않고 원인을 먼저 확인하는 결이 보입니다.
이 결이 통하는 자리
시계열에서 보이는 패턴을 바로 해석하기 쉬운 자리에서, 추세·계절성·이상치를 분리한 뒤 맥락을 확인할 때 통합니다.