ITPE * JackerLab

개요Prophet은 Facebook에서 개발한 시계열 예측을 위한 오픈소스 라이브러리로, 계절성, 휴일, 추세 등 다양한 구성 요소를 포함한 시계열 데이터를 간편하게 모델링할 수 있습니다. 비전문가도 신뢰성 있는 예측 모델을 손쉽게 구축할 수 있도록 설계되어 있으며, Python과 R을 모두 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의시계열 데이터 예측을 위한 Additive 모델 기반의 오픈소스 라이브러리목적복잡한 시계열 데이터의 트렌드, 계절성, 이벤트 효과 등을 분리하여 예측필요성비정형적이거나 결측치가 많은 시계열의 빠르고 직관적인 분석 도구 수요 증가2. 주요 특징특징설명효과Additive 모델 구조trend + seasonality + holidays해석 용이하고 구성 요소 분석 가능자동 추..

개요Anteater는 수백만 개의 시계열 데이터를 실시간으로 모니터링하며 이상 징후를 감지하는 분산 시계열 이상 탐지 프레임워크입니다. 머신러닝 기반 알고리즘과 고성능 인프라를 활용하여 대규모 운영 시스템에서 신속한 이상 대응 및 자동화를 지원합니다.1. 개념 및 정의Anteater는 고빈도 메트릭 기반 운영 환경에서 발생하는 시계열 데이터를 분석하여 이상 패턴을 탐지하고, 이를 기반으로 경고(alert) 및 대응(action)을 연동할 수 있는 오픈소스 기반 플랫폼입니다.이상 탐지 엔진: 시계열 기반 머신러닝 모델 탑재분산 아키텍처: 수평 확장 가능한 분석 구조실시간 처리: 밀리초 단위의 데이터 스트림 분석2. 특징특징설명효과고속 분석수천 TPS 시계열 데이터를 수집/분석이상 감지의 실시간성 확보멀티 ..

개요Informer는 긴 시계열 예측(Long Sequence Time-Series Forecasting, LSTF)을 위한 Transformer 기반 모델로, 기존 트랜스포머의 O(N²) 복잡도를 극복하고 효율적인 추론이 가능하도록 설계되었다. ProbSparse Self-Attention과 디코더 구조 개선을 통해 예측 정확도와 계산 효율을 동시에 높인 것이 특징이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Informer는 시계열 데이터를 예측하기 위해 설계된 트랜스포머로, 희소 어텐션과 디코더 병렬화를 통해 속도와 확장성을 개선한 모델목적긴 시계열 데이터를 빠르고 정확하게 예측하는 고효율 구조 구현필요성기존 트랜스포머는 긴 입력 처리 시 메모리와 연산 부담이 큼2. 특징특징설명기존 트랜스포머 대비Pro..

개요Lazy Propagation(지연 전파)은 Segment Tree(세그먼트 트리)에서 구간 단위 업데이트를 효율적으로 처리하기 위한 기술입니다. 일반적인 세그먼트 트리는 단일 요소 갱신에는 O(log n)의 성능을 제공하지만, 구간 전체를 갱신할 경우 모든 관련 노드를 업데이트해야 하므로 비효율적일 수 있습니다. 이때 실제 갱신을 지연하고 필요한 시점에만 적용함으로써 업데이트와 질의 연산 모두를 O(log n) 시간으로 유지할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Lazy Propagation은 “지금 당장 처리하지 않아도 되는 업데이트는 나중에 처리하자”는 아이디어입니다. 즉, 구간 업데이트를 수행할 때:하위 노드로 즉시 갱신하지 않고,lazy[] 배열에 갱신 정보를 저장해두고,이후 질의나 하위 노드 접..

개요데이터 분석은 데이터를 통해 의미 있는 패턴, 상관관계, 예측 결과를 도출해내는 핵심 활동입니다. 단순 통계 계산에서부터 머신러닝 기반의 예측 모델, 실시간 시계열 분석, 텍스트 분석까지 그 기술 범위는 매우 넓습니다. 본 글에서는 현대 데이터 분석 환경에서 널리 사용되는 분석 기술과 방법론, 도구, 실무 전략을 통합적으로 정리합니다.1. 데이터 분석이란? 항목 설명 정의데이터셋을 정량적 또는 정성적으로 분석해 의미 있는 인사이트나 결론을 도출하는 행위목적의사결정 지원, 문제 진단, 예측/추론, KPI 개선분석 대상수치형, 범주형, 시계열, 텍스트, 이미지 등 다양한 형태의 데이터분석 기술은 ‘데이터 기반 사고’를 실현하는 핵심 엔진입니다.2. 주요 분석 기법 분류분류기법설명기술 통계평균, 중앙값,..