사이클 피팅(Cycle Fitting)은 주기적 패턴을 분석하고 이해하는 데 사용되는 기법입니다. 이는 시간 시계열 데이터에서 반복되는 패턴이나 주기를 찾아내고, 이를 수학적 모델로 표현하여 미래를 예측하거나 과거의 데이터를 더 잘 이해하려는 시도입니다. 사이클 피팅은 주로 경제, 기후, 생물학 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

사이클 피팅을 수행하는 일반적인 절차는 다음과 같습니다:

1. **데이터 수집 및 전처리**: 먼저 분석할 시계열 데이터를 수집하고, 결측치 처리나 이상치 제거와 같은 전처리 과정을 거칩니다.

2. **추세와 계절성 분해**: 데이터에서 추세(trend)와 계절성(seasonality)를 분리합니다. 이는 보통 STL(Seasonal-Trend Decomposition using Loess)이나 시계열 분해 기법을 통해 수행됩니다.

3. **주기 탐지**: 주기 또는 사이클을 탐지하기 위해 주파수 분석을 사용합니다. 푸리에 변환(Fourier Transform)이나 웨이브릿 변환(Wavelet Transform)을 통해 주기성을 식별할 수 있습니다.

4. **모델 피팅**: 탐지한 주기를 바탕으로 적절한 모델을 피팅합니다. 이때 사인 곡선이나 코사인 곡선, 또는 조화 분석(harmonic analysis)을 활용하여 모형화합니다.

5. **모델 평가 및 예측**: 모델의 적합도를 평가하고 예측 정확성을 테스트합니다. 이를 통해 데이터의 사이클을 효과적으로 설명할 수 있는지를 판단합니다.

6. **응용**: 최종적으로 모델을 사용하여 미래 데이터 예측, 이상치 탐지, 또는 시계열에 숨겨진 의미를 발견하는 데 활용합니다.

사이클 피팅 기법이 중요한 이유는 많은 자연 현상이나 경제 활동에서 주기적인 패턴이 나타나기 때문입니다. 이를 통해 의미 있는 인사이트를 얻고, 더 나은 의사결정을 할 수 있게 됩니다.