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Contents 시계열(Time-Series) 데이터에서 전처리 과정에서 수행하는 일은 결측치를 제거하는 것과 노이즈(Noise)를 제거하는 것이다. 결측치와 노이즈는 예측 성능을 떨어뜨리는 녀석들 중 하나이기에 사전에 전처리 과정을 수행하여 처리한 후 작업을 수행하는 것이 옳다. 결측치 (Missing Values) 결측치는 말 그대로 값이 존재하지 않는 값을 의미한다. 예를 들어, 식당의 매출을 예측하는 경우 식당의 휴무일에는 매출이 존재하지 않을 것이다. 이와 같은 경우 이를 제거하고 예측하는 형태로 진행할 수 있을 것이다. 실제 데이터를 다룰 때 휴무일과 같은 경우로 데이터가 없을 수도 있고, 단순히 누락되었을 수도 있다. 일반적인 데이터의 구성에서는 큰 문제가 되지 않는다면 결측치를 제거하면 된..

Contents 시계열 분석은 다양한 분야에서 사용되고 있다. 단순히 사용자 출입 로그나 행동에 대한 분석을 하는 것도 시계열 분석으로 접근할 수 있다. 시계열 분석은 기본 통계 모델인 ARIMA와 딥러닝 기반인 RNN, CNN+LSTM 등 모델이 존재한다. 딥러닝이 최신 기술이라고 예전의 전통적인 통계모델을 무시할 수 없다. 일반적으로 이상치가 존재하지 않는 경우에는 ARIMA 등 전통적인 모델의 성능이 더 잘나올 수 있다. 즉, 패턴이 명확한 데이터의 경우에는 머신러닝 기법을 사용하는 것이 일반적으로 성능이 좋으며, 패턴이 복잡한 경우 일반적으로 딥러닝 기법을 사용하는 것이 성능이 좋다. 시계열 데이터는 '시간의 흐름에 따라 관측치가 변하는 데이터'를 의미하며, 우리가 가지고 있는 데이터에서 시간이라..