Kims Diary

들어가면서 시계열 분석에서 중요한 것 중 하나가 변곡점(changepoints)이다. 시간의 흐름에 따라 나타나는 패턴이라는 것이 매번 동일한 수준으로 발생하지 않는다. 어떤 순간을 기점으로 상승세나 하락세의 흐름이 변화하기도 한다. 주식을 예로 든다면, 일시적인 조정을 하락세로 판단하고 보유한 주식을 전량 처분하거나, 순간적인 반등인데 상승세로의 전환으로 판단하고 풀베팅을 때린다면 문제가 될 것이다. 따라서 시계열 분석에서 의미있는 변곡점을 파악하는 것은 중요한 과제다. Prophet 모델은 변곡점 분석을 위한 기능을 제공한다. Trend Changepoint는 시계열 데이터에서 추세 변화가 일어날 수 있는 지점을 나타낸다. 다행히 Prophet 모델은 이런 변곡점을 자동으로 감지하고, 이를 반영하여 ..

들어가면서 우리가 어떤 변수에 대한 예측치를 정할 때, 그 예측치의 추세에 영향을 주는 것들이 있다. 예를 들면, 첫 구매 프로모션 혜택을 받게 될 고객을 예측한다고 가정해보자. 이런 경우, 첫 구매 수치는 아무래도 회원가입 추세를 따라가게 될 가능성이 크다. 이런 것처럼 어떤 변수를 예측할 때, 다른 원인이 되는 독립변수를 분석에 결합한다면 조금 더 정확한 추세를 분석할 수 있을 것이다. Prophet에서도 모델에도 add_regressor이라는 기능을 제공하고 있다. # Prophet에 사용할 데이터프레임 생성 prophet_df = first_df[['first_promote_day', 'first_cnt', 'join_total']].rename(columns={'first_promote_day'..

들어가면서 내가 처음 입사했을 때, 회사에서는 매월 주요 지표를 예측하는 과정은 기존에 엑셀의 회귀분석 기능을 활용했다. 나도 작년까지는 이런 회귀분석과 Cohort 추이 분석을 토대로 필요한 예측치를 산출하고는 했다. 다만, 시계열 분석을 공부하는 과정에서 이런 방식이 가지는 한계를 느낄 수 있었다. 그래서 시계열 공부를 시작했고, 그 과정에서 메타에서 제작한 prophet 모델을 알고 이를 실무에 도입하고 있다. prophet 모델이 Excel에서 제공하는 회귀분석 기능과 비교해서 가지는 장점은 다음과 같다. 계절성 및 휴일 패턴을 고려: Prophet 모델은 시계열 데이터에서 계절성 및 휴일 패턴을 고려하여 예측할 수 있습니다. 이는 Excel의 회귀분석에서는 별도로 처리해야 하므로 복잡하고 번거로..