TimeSeries

시간의 흐름에 따라 관찰된 값들을 시계열 자료라고 한다. 시계열분석은 정상성을 만족해야 한다. 정상성의 조건은 평균과 분산이 일정해야한다는 것이다. 평균이 일정하지 않은 시계열은 차분을 통해, 분산이 일정하지 않은 경우는 변환을 통해 정상화할 수 있다. > ### 차

머신런닝 기법은 원레 시계열 데이터에 특화되어 개발된 것이 아니지만 시계열에서도 유용한 성능을 발휘함 arima모델처럼 '시간을 인식'하는 방법론이 아니기 때문에 시계열의 특징을 생성하는 것이 트리기반 방법론에서 반드시 필요함. 클러스터링 및 거리 기반의 분류는 입력으

수요예측에 있어서, 이상적인 계획은 어떤 상품a의 과거 판매량데이터와 판매량에 영향을 미치는 변수 관련 데이터를 확보하고 최적의 알고리즘 모델을 적용하여 안정적인 수요예측 프로세스를 운영하는 것이지만 실제에서는 1. 모델링 할 상품의 갯수 2. 트렌드/현장 상황의 변