챕터 2. 시계열 시각화 - 계절성 그래프

Forecasting: Principles and Practice 2nd Edition을 공부한 내용을 기록, 정리하고 있습니다. 

 

 

2.4 계절성 그래프

계절성 그래프는 각 계절(season)에 대한 관측 그래프이다. 당뇨병 약 매출 데이터로 계절성 그래프를 그려보자. 이전 포스팅을 보았다면, 당뇨병 약 매출 데이터가 1년을 주기로 보았을 때 연초에 매출이 감소하고 연말에 증가하는 계절성(seasonality)이 있다는 것을 기억할 것이다. 따라서 계절성그래프를 그릴 수 있는 함수인 ggseasonplot을 사용해 연도별로 잘라서 월별 매출의 계절성 그래프를 그려보면 아래와 같다. 

 

> ggseasonplot(a10, year.labels=TRUE, year.labels.left=TRUE) +
+   ylab("$ million") +
+   ggtitle("Seasonal plot: antidiabetic drug sales")

 

월별 당뇨약 매출의 계절성 그래프

 

위와 같은 계절성 그래프의 특징은 월별로 다른 연도의 데이터를 포개어 비교할 수 있다는 점이다. 이로써 연초에 매출이 감소하는 계절성 패턴을 확인 할 수 있고, 패턴 변화가 두드러지는 연도가 있다면 쉽게 찾아낼 수 있기도 하다 (예를 들면 2008년 3월 매출은 다른 연도에 비해 비정상적으로 적다). 

 

ggseasonplot에 polar=TRUE 옵션을 주면, 마치 북극에서 내려다 보는 것처럼 원형축으로 그래프를 그려준다. 이것을 극좌표 (polar coordinate)라고 부른다.

 

> ggseasonplot(a10, polar=TRUE) +
+   ylab("$ million") + xlab("Month") +
+   ggtitle("Seasonal polar plot: antidiabetic drug sales")

 

극좌표로 나타낸 모습

 

2.5 계절성 부시계열 그래프 (Seasonal Subseries Graph)

 

계절성 시계열 그래프를 또 다른 방식으로 나타낼 수 있다. 가령, 아래와 같은 시간 그래프인데 모양이 독특하다.

 

> ggsubseriesplot(a10) +
+   ylab("$ million") +
+   ggtitle("Seasonal subseries plot: antidiabetic drug sales")

 

계절성 부시계열 그래프

 

위 차트에 있는 가로선은 각 월의 평균 매출액을 가리킵니다. 월별로 평균 매출액의 변화를 확인 할수 있어, 시간에 따른 계절성 패턴을 살펴볼 수 있습니다.