No-Code 시간 시리즈 예측 파이프라인 구축: PACX.AI의 핵심 로직 분석

핵심 기술

이 콘텐츠는 복잡할 수 있는 시간 시리즈 예측을 코딩 없이(No-Code) 구축하기 위한 핵심 로직을 PACX.AI의 관점에서 명확하고 실용적인 단계별 접근 방식으로 설명합니다. 데이터 준비부터 특징 생성까지, 실제 적용 가능한 빌딩 블록을 중심으로 안내합니다.

기술적 세부사항

• 데이터 준비: 각 entity_id별 시계열 데이터를 기반으로 합니다.
• 샘플링 포인트 정의: 예측을 위한 기준이 되는 시점(주간, 월간, 일간 등)을 설정하고, 데이터의 최소/최대 날짜를 기준으로 샘플링 앵커 날짜를 생성합니다.
• 엔티티와 날짜 페어링: 각 엔티티가 처음 활동한 날짜 이후의 샘플링 날짜에만 해당 엔티티를 매핑하여 데이터 누수를 방지합니다.
• 미래 타겟 계산: 각 (엔티티, 샘플링 날짜) 쌍에 대해, 해당 날짜로부터 일정 기간(예: 다음 7일) 동안의 값을 합산하여 예측하고자 하는 타겟 값을 생성합니다.
• 과거 피처 생성: 예측 시점 이전의 데이터(예: 지난 30일)를 활용하여 평균값, 이벤트 수 등 과거 행동 패턴을 나타내는 피처를 계산합니다. 데이터가 없는 경우 NULL로 처리합니다.
• 모델 학습 데이터 생성: 위의 과정을 거쳐 각 행이 하나의 예측 시나리오를 나타내는 구조화되고 설명 가능한 학습 데이터셋을 완성합니다.

개발 임팩트

이 접근 방식은 엔티티별 과거 이력을 존중하고, 시간적 누수 없이 데이터 분할을 수행하며, 구조화되고 설명 가능한 학습 데이터를 생성하여 예측 모델의 신뢰성과 성능을 높이는 데 기여합니다. No-Code 플랫폼을 통해 이러한 복잡한 과정을 자동화함으로써 비전문가도 쉽게 예측 모델을 활용할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

(해당 내용은 원문에 명시적으로 언급되지 않았습니다.)

톤앤매너

개발자를 위한 실질적인 가이드라인 제공에 초점을 맞추고 있으며, 추상적인 이론보다는 구체적인 구현 단계와 로직 설명에 집중하여 전문적이고 실용적인 톤을 유지합니다.