데이터와 인공지능 훑어보기

Lookback Window (전환 추적 기간) 지정한 모델에서의 전환 기간을 설정하는 것을 의미 the period of time after which an ad is viewed or clicked that a conversion can be attributed to the ad. 광고를 보거나 클릭한 후 전환이 광고에 기인할 수 있는 기간 marketers to determine which ads resulted in conversion during the specified time frame. 마케터가 지정된 기간 동안 전환으로 이어진 광고를 결정할 수 있다. 가장 일반적인 전환 확인 기간은 7일이지만 한 달의 기간과 마찬가지로 1~3일도 드문 일이 아니다. 그러나 광고를 보고 1년 후에 발생하는..

Holt-Winters Holt와 Winters은 계절성(Seasonality)을 잡아내기 위해 Holt의 기법을 확장하였다. Holt-Winters 모델은 단순하면서도 널리 활용되어지는 시계열 분석도구로서 많은 시계열예측의 기준모델로서 쓰이고 있다. 시계열 분석을 위한 모델로서 3가지 정보를 고려한다. Level: 수준 ℓt에 대한 것 Trend: 추세 bt에 대한 것 Seasonality: 계절 성분 st에 대한 것 m: 계절성의 주기 k: (h-1)/m 의 정수부분, 예측을 위해 계절성 지수를 추정한 값이 표본의 마지막 연도에서 유래하도록 함 Level 수준(level)은 평활값(smooting value)이라고도 하며, 주어진 데이터에서 추세(trend)나 계절성(seasonal)을 제거한 파트 ..

BATS Exponential smoothing state space model with Box-Cox transformation, ARMA errors, Trend and Seasonal components The BATS algorithm combines Box-Cox Transformation, ARMA residuals, Trend, and Seasonality factors to forecast future values. BATS 알고리즘은 Box-Cox 변환, ARMA 잔차, 추세 및 계절성 요인을 결합하여 미래 값을 예측한다. The BATS model is an exponential smoothing method along with the ARIMA model for finding the ..

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 시계열 데이터(time series data)를 사용하여 데이터 세트를 더 잘 이해하거나 미래 추세를 예측하는 통계 분석 모델 Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model is a typical time series model, which can transform non-stationary data to stationary data through differencing, and then forecast the next value by using the past values, including the lagged values and lagged forecast err..

Statistical Modeling (통계 모델링) 수학적 모델과 통계적 가정을 사용하여 샘플 데이터를 생성하고 실제 세계에 대한 예측을 수행하는 것 통계 모델은 실험의 가능한 모든 결과 집합에 대한 확률 분포의 모음이다. 통계 모델링은 데이터 세트에 통계 분석을 적용하는 데이터 과학 프로세스를 말한다. 통계 모델은 하나 이상의 랜덤 변수와 기타 비 랜덤 변수 간의 수학적 관계 원시 데이터에 통계 모델링을 적용하면 데이터 사이언티스트가 전략적 방식으로 데이터 분석에 접근할 수 있으며 변수 간의 관계를 식별하고 예측하는 데 도움이 되는 직관적인 시각화를 제공 통계 분석을 위한 일반적인 데이터 세트 사물 인터넷(IoT) 센서 인구 조사 데이터 공중 보건 데이터 소셜 미디어 데이터 이미지 데이터 실제 예측을..