시계열 분석이란 시계열 자료를 분석하는 것을 의미하는데...
우선 시계열 자료란?
서로 다른 시점에서 관측된 값의 계열, 시간의 흐름에 따라 관측된 자료를 의미한다

시계열 분석방법중 분해법(decomposition method)은 가장 오래된 전통적인 방법으로 20세기 초

경제학자들의 경기변동 예측 시도에서 비롯. 시계열을 구성하는 성분들이 결정적이고 서로 독립이라는

가정에 기반한다.

전통적인 시계열 분석 방법인 분해법에서는  시계열이 다음 성분들로 이루어졌다고 본다.
정말로 시계열이 이렇게 몇가지 성분들로 분해될 수 있는지는 논란이 있지만 나름대로 시계열의 특성을
이해하는 데에 도움이 되는 아이디어이다.

■ 불규칙 성분(irregular component)

■ 체계적 성분(systematic component)
   - 추세 성분(trend component)
   - 계절 성분(seasonal component)
   - 순환 성분(cyclical component)

분해법(decomposition method)은 시계열을 선형 추세 성분, 계절 성분 및 오차로 분리하고 계절 성분과
추세 성분을 더할지 또는 곱할지 결정한다.
시계열에 계절 성분이 있거나 성분 요소의 특성을 조사하려는 경우에 이 절차를 사용하여 예측한다.

즉, '분해'는 추세변동성분', '계절변동성분'을 시계열 데이터로부터 분해해서 정량화시킨 뒤 가까운 미래의
예측목적으로 활용된다.

예를 들어, 그림에서는 길이와 계절 패턴이 있는 추세 프로파일을 예측한다.