[Excel]엑셀 데이터 분석으로 이동평균 시각화(코로나19 확진자 수)

안녕하세요,

이번 포스팅에서는 코로나19 확진자 수를 이동평균(moving average)을 활용하여 시각화하는 방법을 살펴보겠습니다.

이동평균은 주가를 분석할 때도 활용되기 때문에 주식 차트를 유심히 살펴보신 분들에게는 익숙한 개념입니다. 위키피디아에서도 이동평균선 사례로 주가 기술적 분석 사진이 제시되어 있습니다. 위키피디아에 따르면 이동평균은 '일련의 연속된 숫자와 고정된 부분 집합 크기가 주어지면 이동 평균의 첫 번째 요소는 연속된 첫 숫자의 첫 고정 부분 집합의 평균을 취하여 구한다. 그런 다음 "앞으로 이동"하여 하위 집합을 변경한다'는 것입니다. 역시 정의는 어렵습니다. 이후 예시로 설명해 보겠습니다.

이동평균 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

이동 평균은 코로나19 확산 추세를 하는데도 유용하게 사용되었습니다. 코로나19 Our World in Data에서 제공하는 코로나19 데이터를 다운로드하면 new_cases와 함께 new_cases_smoothed라는 변수가 있는데 해당 변수가 이동평균을 이용하여 만든 변수입니다. 

이동평균은 여러 유형이 있지만 단순이동평균을 시각화해 보겠습니다. 아래의 자료는 our world in data에서 다운로드한 한국의 2023년 3월 코로나19 신규 확진자 수입니다. 코로나19에 대한 사회적 관심은 많이 사라진 것 같지만 여전히 코로나19 확진자는 하루에 1만 명 내외로 발생하고 있었네요.

이동평균을 시각화하기 전에 엑셀 데이터 분석도구 기능을 활성화하지 않으신 분은 아래의 포스팅을 참고하셔서 기능을 활성화해주셔야 합니다.

[Excel]엑셀 분석도구 기능 활성화, 엑셀로 기술통계분석

엑셀 데이터 > 데이터 분석 > Moving Average를 클릭합니다.

• Input range : 코로나19 신규확진자 수를 입력해 보겠습니다.
• Labels in First Row : 첫 번째 행은 변수명이므로 클릭합니다.
• Interval : 이전 데이터 중 몇 개를 비가중평균할 지를 정한 후 해당 값을 입력합니다. 저는 7개 데이터의 비가중 평균을 구하고자 하는데 이는 7일 간 코로나19 확진자 수 평균값을 의미합니다.
• Output Range : 결과물이 출력되는 곳을 지정할 수 있는데 새로운 변수에 대한 데이터가 생성되기 때문에 데이터셋 바로 옆을 지정하는 것을 추천합니다.
• Chart Output : 이동평균 시각화 결과를 자동으로 출력해 주기 때문에 클릭하는 것을 추천합니다.

위와 같이 설정한 후 OK 버튼을 클릭하면 아래와 같이 결과물이 출력됩니다. 이동평균 변수와 함께 시각화 결과물이 출력되었습니다. 그래프를 보시면 일별 신규확진자를 의미하는 Actual은 일별 변동성이 크지만 7일 간 평균을 나타내는 Forecast는 변동성이 적은 것으로 나타났습니다. 이를 볼 때 3월 20일 코로나 확진자 수가 전날과 비교할 때 급감하였으나 요일의 특성에 기인한 결과일 수 있음을 시사합니다. 왜냐하면 Forecast를 살펴보면 확진자 수가 유지되는 추세가 이어지기 때문이죠.

그렇다면 엑셀은 7일 간 이동평균을 잘 구했을까요? 이를 검증해보고 싶다면 직접 7일간의 데이터 평균을 구해보면 됩니다. Our World in Data에서 제공하는 데이터셋에 따르면 2023년 3월 7일 신규확진자의 7일 간 이동평균값은 9682.571명입니다. 이에 3월 1일부터 3월 7일까지의 신규확진자 수의 평균값을 구해보면 OWI에서 제공한 값과 일치하는 것을 확인할 수 있습니다.

이상으로 엑셀 데이터 분석을 활용한 이동평균 시각화 방법을 살펴보았습니다. 이번 예제에서는 3월 한 달간의 코로나19 확진자 수 자료를 이용하여 시각화했지만 시계열이 더 긴 자료를 활용하는 경우 이동평균은 업무와 연구에 정말 유용한 방법입니다.

감사합니다!