4주차 보고서 (1/25)

1. 이상치 및 결측치 처리

• 시계열 이상치 (Time Series Anomaly) 종류

  • Point Anomaly : 정상 데이터의 분포로부터 완전히 벗어난 데이터(일반적인 이상치)

  

  • Contextual Anomaly : 데이터의 흐름/맥락 상 정상이 아닌 데이터(판매량 감소 부분)

  

• 일별 평균 판매량

• 모델 학습에 문제가 될 수 있는 구간 : 총 5개 구간

  • A구간 : 2022-01-27 ~ 2022-02-06
  • B구간 : 2022-09-08 ~ 2022-09-17
  • C구간 : 2023-10-03 ~ 2022-10-07
  • D구간 : 2023-01-19 ~ 2023-01-28
  • E구간 : 2023-02-23 ~ 2023-03-28

• 이상 구간의 종류

  • A, B, D구간(급감 구간) : 양 끝 값을 이은 직선과 비교한 보정법
  • C구간(급증 구간) : 이동 평균을 이용한 보간법
  • E구간(결측 구간) : 이동 평균을 이용한 보간법

• 양 끝 값을 이은 직선과 비교한 보정법(threshold = 0.5) example

• threshold = 0.6 산정 과정

1. A구간 : 2022-01-27 ~ 2022-02-06 (보정 전 vs 보정 후)

1. B구간 : 2022-09-08 ~ 2022-09-17 (보정 전 vs 보정 후)