스무딩 (1) 썸네일형 리스트형 [통계] Day 4-3 시계열 데이터의 이상치 시계열 이상치 시계열 데이터에서 이상치란 다른 관측치들과 동떨어진 값으로, 잘못된 측정, 데이터 수집 오류, 자연적인 이벤트의 특이한 결과 등의 요인으로 발생합니다. 이상치는 데이터 분석과 예측에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 이를 감지하고 처리하는 것이 중요합니다. 이상치 탐지 이상치 탐지는 데이터의 품질을 향상시키는 중요한 단계입니다. 이상치가 제거되지 않으면 모델의 정확성이 떨어지고, 예측 결과에 신뢰성이 떨어질 수 있습니다. 이상치 탐지는 데이터 분석에서 정확한 정보를 얻는 핵심 과정 중 하나입니다. 또한 이상치 패턴을 파악하여 이를 원인 분석에 활용할 수 있습니다. 방법 1. 이동 평균과 이동 표준 편차: 이동 평균은 데이터 포인트의 이전 N개의 포인트의 평균을 계산하는 방법입니다. 이동 표.. 이전 1 다음
