시계열 분석은 크게 규칙적 시계열 분석과 불규칙적 시계열 분석으로 나뉜다. 규칙적 시계열이란 트렌드와 분산이 불변하는 시계열 데이터를 뜻하고, 불규칙적 시계열이란 트렌드 혹은 분산이 변화하는 시계열 데이터를 뜻한다. 시계열 데이터를 잘 분석한다는 것은, 불규칙성을 가지는 시계열 데이터에 특정한 기법이나 모델을 적용하여 규칙적 패턴을 적용하거나, 혹은 예측할 수 있도록 하는 것을 의미한다. 불규칙성을 띠는 시계열 데이터에 규칙성을 부여하는 방법으로는 AR, MA, ARMA, ARIMA 모델 등의 분석 방법을 적용하는 것이 가장 널리 알려져 있다.
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