노코드 시간열 예측을 위한 실용적인 접근법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

• *개발자, 데이터 분석가, 플랫폼 평가자**
• 난이도: 중간 수준 (기술적 구현 로직 설명 포함)*

핵심 요약

• 시간열 예측의 핵심은 데이터 구조화와 시계열 분리
• entity_id와 sampled_date 조합으로 예측 시나리오 생성
• 30일 이전 데이터를 기반으로 7일 미래 값 예측
• 모델 준비 데이터셋 구성: avg_30_day_value, future_7_day_total 포함
• PACX.AI에서 자동화된 노코드 인터페이스 제공 (CSV 업로드, 자동 피처 생성)

섹션별 세부 요약

1. 샘플링 포인트 정의

• 주간/월간/일간 기준으로 최소/최대 날짜를 기준으로 샘플링 체크포인트 생성
• 예: 2024-01-01에서 2024-01-07까지의 주간 간격 설정
• entity_id별 활동 시작일 이후의 날짜만 선택 (예: Entity B는 2024-01-05 이후만 샘플링)

2. 엔티티-날짜 쌍 매칭

• entity_id의 최초 활동 일자 이후의 샘플링 날짜만 허용
• entity_id와 샘플링 날짜 조합을 기반으로 예측 시나리오 생성

3. 미래 목표 계산 (7일)

• sampled_date 기준으로 7일 후의 총 활동 값 계산
• 예: 2024-01-01 → 2024-01-07까지의 값 합산
• future_7_day_total 컬럼 생성

4. 과거 피처 생성 (30일)

• 30일 이전 기간의 평균 활동 값, 이벤트 수, 최근 활동 값 계산
• 과거 데이터 없음 시 NULL 할당
• avg_30_day_value 컬럼 생성

5. 최종 모델 준비 데이터셋

• entity_id, sampled_date, avg_30_day_value, future_7_day_total 포함
• 구조화된 훈련 데이터로 AI 모델 학습 가능

결론

• 시간열 예측은 구조화된 데이터 분리와 피처 엔지니어링에 기반함
• PACX.AI의 자동화된 노코드 인터페이스를 통해 CSV 업로드 후 자동 피처 생성 및 예측 가능
• 실무 적용 시: 샘플링 간격, 과거/미래 기간 설정에 따라 데이터 품질 관리 필수