Univariate Time Series Forecasting

단일 변수 시계열 예측(Univariate Time Series Forecasting)은 단일 변수 시계열 데이터의 과거 추세와 패턴을 분석하여 미래의 특정 시점에서의 값을 예측하는 방법입니다. 이 방법은 시계열 내의 자기상관성을 포착하고, 정확한 예측을 위해 통계적 모델과 기계학습 모델을 활용합니다. 경제, 금융, 기상학 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 기업의 의사결정과 위험 관리에 과학적인 근거를 제공합니다.