FAQ: 이상치 감지 및 처리
- 특정 날짜에 극단적인 이상치가 있는 경우(예: 데이터 입력 오류, 일회성 프로모션 이벤트 또는 예상치 못한 급격한 증가/감소), ML 모델은 이를 어떻게 이상치라고 판단하며, 해당 기간 동안 어떻게 처리합니까? 예측할 수 있습니까? 무시하거나, 스무딩하거나, 특정 방식으로 통합합니까? 시스템이 실제 이상치를 나타내는 값과 예측에 반영되어야 하는 실제이지만 일반적이지 않은 데이터 요소 (예: 성공적인 승진/승급 중 정상 최고치)를 어떻게 구분합니까?
- 시스템은 실제 이상치와 실제이지만 비정상인 데이터 요소) 구분하지 않습니다. 둘 다 예측에 반영되며, 기간과 규모에 따라 영향이 달라집니다. 이러한 상황을 처리하는 현재 수단은 이벤트 스케줄링 기능입니다.ML은 모든 과거 데이터 요소를 미래 트렌드 예측을 위한 유효한 정보로 처리합니다. 일회성 오류 의 결과 로 발생한 데이터 요소(실제 이상치)와 드물기는 하지만 실제로 발생하는 이벤트 (정상적인 최고치)를 나타내는 데이터 요소 를 구분하는 메커니즘이 기본제공되지 않습니다. 예측이 생성될 때 전체 이력이 고려됩니다. 심각한 최고치 또는 최저치가 발생하면 후속 기간의 예측에 영향을 미칠 수 있으며, 특히 예측 모델이 최근 데이터에 민감한 경우에는 그러합니다.실제이지만 비정상적인 데이터 요소 로 인해 일반적인 예측이 뒤틀리는 것을 방지하기 위해 이벤트 스케줄링 기능을 사용할 수 있습니다. 이 도구를 사용하면 성공적인 프로모션, 휴일 또는 매장 전반의 할인과 같은 알려진 이벤트 의 영향을 받는 특정 날짜를 수동으로 마크 할 수 있습니다. 알려진 이벤트() 로 식별되면 ML은 예측을 생성할 때 해당 날짜에 서로 다른 가중치 부여하여 매칭 이벤트에는 더 높은 가중치 부여하고 평균 일수에는 더 낮은 가중치 부여합니다.