추세 분석에 대한 데이터 고려사항

유효한 결과를 얻으려면 데이터를 수집하고 분석을 수행하거나 결과를 해석할 때 다음 지침을 따르십시오.

데이터를 연대순으로 기록

시계열 데이터는 정기적으로 수집되고 시간순으로 기록됩니다. 데이터를 수집한 것과 같은 순서로 워크시트에 기록해야 합니다. 데이터가 연대순이 아닌 경우 데이터에서 시간과 관련된 패턴을 평가할 수 없습니다. 그러나 산점도을 사용하여 계량형 변수 쌍 간의 관계를 계속 조사할 수 있습니다.

추세나 패턴을 평가하기에 충분한 데이터 수집

데이터의 추세나 패턴을 완전히 평가할 수 있도록 충분한 데이터를 수집합니다. 예를 들어, 관측된 패턴이 장기적인 패턴이며 단기적인 이상이 아니라고 확신할 수 있을 만큼 충분한 데이터가 필요합니다.

적절한 시간 간격으로 데이터 수집

탐지할 패턴을 기준으로 시간 간격을 선택합니다. 예를 들어 공정에서 월별 패턴을 확인하려면 매월 동일한 시간에 데이터를 수집하십시오. 매주 데이터를 수집하는 경우 월별 패턴이 주별 데이터 때문에 사라질 수 있습니다. 분기마다 데이터를 수집하면 분기별 평균을 구할 때 월별 패턴이 사라질 수 있습니다.

특정 시간 간격과 관련된 패턴이 아니라 시간 경과에 따른 일반적인 추세나 변동만 확인하는 경우 간격 길이는 중요하지 않습니다.

데이터에 추세는 있고 계절 성분이 없어야 합니다.

데이터에 추세 및 계절 성분이 없으면 이동 평균[MA] 또는 단일 지수 평활을 사용하십시오.데이터에 계절 성분이 있고 추세는 있거나 없으면 분해 또는 Winters의 방법을 사용하십시오.

추세는 이동이나 반전 없이 일관된 형상을 따라야 합니다.

데이터에 순환 이동, 이동 또는 추세의 반전이 있으면 추세의 변화에 따라 제대로 작동하는 동적 추세 성분을 사용하므로 이중 지수 평활을 사용하십시오.