# 시계열 및 예측 (Data Science & ML)

> 시간 분석, 정상성, ARIMA, Prophet, seasonal decomposition, 예측 메트릭, backtesting

- 22 면접 질문
- Mid-Level
- [면접 질문: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions.md)

## 1. 시계열이란 무엇입니까?

**답변**

시계열은 시간 순서로 인덱싱된 데이터 포인트의 시퀀스입니다. 관측값은 일정한 간격(시간별, 일별, 월별)으로 수집되며 종종 시간적 의존성을 나타냅니다. 대표적인 예로는 주가, 기온, 월별 매출이 있습니다.

## 2. 고전적 분해에서 시계열의 세 가지 주요 구성 요소는 무엇입니까?

**답변**

고전적 시계열 분해는 추세(장기적 변화), 계절성(고정된 간격의 반복 패턴), 잔차(설명되지 않은 랜덤 노이즈)의 세 가지 구성 요소를 식별합니다. 이 분해는 데이터의 특성에 따라 가법적이거나 승법적일 수 있습니다.

## 3. 시계열에서 정상성이란 무엇입니까?

**답변**

시계열은 통계적 속성(평균, 분산, 자기상관)이 시간이 지나도 일정하게 유지될 때 정상이라고 합니다. 정상성은 ARIMA와 같은 많은 예측 모델에 대한 기본 가정입니다. 비정상 시계열은 모델링 전에 종종 변환(차분)이 필요합니다.

## 19개 추가 질문 이용 가능

- 시계열의 정상성을 확인하기 위해 일반적으로 사용되는 통계적 검정은 무엇입니까?
- 비정상 시계열을 정상으로 만들려면 어떻게 해야 합니까?

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