영역 그래프에 대한 주요 결과 해석

각 범주의 추세를 찾고 범주 간에 추세를 비교합니다. 추세는 데이터 값의 장기적인 증가 또는 감소입니다. 추세는 선형이거나, 곡면성을 어느 정도 보일 수 있습니다.

다음 영역 그래프는 세 가지 제품의 5년(60개월) 간 판매량을 보여줍니다. 제품 3의 판매량(맨 아래 선)은 매우 평평합니다. 제품 2의 판매량은 서서히 감소하는 반면 제품 1의 판매량은 증가합니다. 모든 제품에 대해 결합된 전반적인 판매량은 5년 동안 증가했으며 이는 주로 제품 1의 판매량이 증가한 것을 반영합니다.

주기적 움직임 또는 계절적 패턴을 찾습니다. 계절 패턴이란 같은 기간 동안 정기적으로 반복되는 데이터 값의 상승 또는 하락입니다. 예를 들어 자동차 부품 매장의 주문량은 매주 월요일에 적고 주중에 증가하며 매주 금요일에 최고에 달합니다. 계절 패턴에는 항상 고정되고 알려진 기간이 있습니다. 이와 대조적으로, 주기적 움직임은 데이터 값이 증가하고 감소하지만 정기적으로 반복되는 것으로 보이지 않는 것입니다. 일반적으로 주기적인 움직임은 계절 패턴보다 더 길고 변동이 더 큽니다.

다음 영역 그래프에서는 식품 업체의 고용 추세(금속 업체의 고용 추세와 합치고 가운데 선으로 표시)는 8월에 가장 높아지는 주기적 움직임을 보여줍니다. 모든 산업에 대해 결합된 고용 추세(맨 위 선)도 8월과 2월에 가장 높아지는 주기적 움직임을 보여줍니다. 8월에 고용 추세가 가장 높은 것은 적어도 일부는 식품 업체의 주기적 고용 추세로 인한 것입니다.

팁

데이터가 추세, 주기 또는 계절성을 나타내면 시계열 분석을 사용하여 데이터를 모형화하고 예측을 생성할 수 있습니다. 사용할 분석에 대한 자세한 내용을 확인하려면 (으)로 이동하십시오. 어떤 시계열 분석을 사용해야 합니까?