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04:04 엑셀 회귀분석 기초 사용법
08:39 시계열분석의 필요성과 활용방법
10:30 시계열 데이터분석 실습
13:20 엑셀 머신러닝 사용법
16:17 R 데이터예측 코딩소개
17:42 음료업 업황 데이터예측
19:25 식품업 업황 데이터예측 (예외데이터)
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데이터에 포함된 동적 패턴의 탐색과 해석을 위한 협업적 탐험 …
활용할 수 있게 된 데이터의 종류와 양이 폭증했을 뿐 아니라, 데이터를 생산하는 주체도 다양해졌으며, 이에 따라 데이터를 저장하고 분석하는 기술도 …
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Date Published: 11/24/2022
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“데이터의 패턴을 이해하고 결과를 예측하라 … – 이코노믹리뷰
이 컨퍼런스는 하둡(Hadoop)을 포함한 오픈소스 기술을 활용해 최신 아키텍처를 구축하고, 조직에서 효과적으로 사용되는 데이터 분석 방법을 공유하는 …
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Date Published: 3/18/2021
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[시계열 분석] 시계열 데이터 패턴의 추출 실습(1) – 춘춘주모
[시계열 분석] 시계열 데이터 패턴의 추출 실습(1) · 1. Import Library : 모듈 설치 및 불러오기 · 2. Data Loading : 분석에 쓸 데이터 불러오기 · 3.Source: jumoslifenstudy.tistory.com
Date Published: 10/24/2021
View: 5251
패턴으로 로그 데이터에서 가치 발견
로그 패턴은 검색 없이 로그 데이터에서 가치를 발견하는 가장 빠른 방법입니다. 로그 데이터는 개별 레코드당 값이 낮은 대용량 원격 분석입니다.
Source: docs.newrelic.com
Date Published: 4/17/2022
View: 3532
[218] COVID-19 소비 패턴 분석 – DACON
포스트 코로나 시대의 소비 패턴을 예측하기 위해. COVID-19 발병 이후의 카드, 배달, CGI 데이터를 활용하여 분석하였다. *데이터의 한계로 범위를 …
Source: dacon.io
Date Published: 5/10/2021
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주제에 대한 기사 평가 데이터 패턴 분석
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- Date Published: 2019. 6. 19.
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데이터에 포함된 동적 패턴의 탐색과 해석을 위한 협업적 탐험 플랫폼 (CoDIP) (1)
데이터에 포함된 동적 패턴의 탐색과 해석을 위한 협업적 탐험 플랫폼 (CoDIP) (1) 글쓴이 날짜
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동적 데이터 패턴의 예와 중요성
바야흐로 데이터 활용의 시대다. 활용할 수 있게 된 데이터의 종류와 양이 폭증했을 뿐 아니라, 데이터를 생산하는 주체도 다양해졌으며, 이에 따라 데이터를 저장하고 분석하는 기술도 발전하고 있다. 또한 소수의 전문가들에 의해서만 데이터가 분석되었던 시대를 지나, 이제는 누구나 직접 데이터를 수집, 분석, 활용할 수 있는 시대로 나아가고 있다. 활용 대상이 될 수 있는 데이터의 종류와 양은, 한 명의 사용자가 착용한 웨어러블 장치가 수집하는 소량의 센서 데이터에서부터, 수백만명의 사용자들이 활동하는 온라인 사이트에 쌓인 엄청난 양의 컨텐츠와 로그 데이터에 이르기까지, 우리가 상상할 수 있는 것 이상이다.
데이터는 지속적으로 수집된다. 따라서, 시간에 따라 어떻게 변화했는가를 파악하는 것이 매우 중요하다. 환율이나 주식 관련 데이터들은 날마다 계속적으로 쌓이고 있으며, 개인의 카드 사용 내역도 계속해서 차곡차곡 기록된다. 일반적으로 우리는 일정한 기간 동안 쌓인 데이터에 나타난 통계적인 수치를 파악하는 것에 관심이 많지만, 그에 못지 않게 그 데이터가 시간에 따라 어떠한 변화 패턴을 보였는지, 그 변화 패턴은 무엇에 의해 비롯되었는지 등을 알고 싶어한다. 특히 모바일 헬스케어, 사물 인터넷, 핀테크 등과 같은 새로운 기술 트렌드의 등장에 의해 수집될 수 있게 된 환경, 행동, 생체, 소셜 미디어, 금융 거래 데이터 등과 같이 지속적으로 생산, 유입되는 데이터들에 포함된 동적인 특성 – 예) 시간에 따른 데이터의 추세변화 또는 여러 데이터간 상관 관계의 변화 등 – 을 신속하게 발굴하고 활용해야 할 필요성이 커지고 있다.
그림 #1. 데이터는 살아 움직인다.
위의 그림은 우리가 쉽게 접할 수 있는 데이터들의 그래프이다. 우리는 주식시장의 주요 수치 데이터가 어떻게 변화하는지, 우리가 살고 있는 곳의 날씨는 과거에 비해 얼마나 빨리 더워지고 있는지, 나의 몸에 부착한 웨어러블 센서의 데이터는 어떠한 패턴을 그리는지, 뉴스 포털에 올라오는 기사의 이슈들은 시간에 따라 어떻게 바뀌는지 등을 궁금해 한다. 더 나아가, 데이터로부터 뚜렷한 변화 패턴을 관찰하게 되면, 그러한 패턴을 발생시킨 원인을 찾고 싶어한다.
하나의 데이터에는 다양한 형태의 변화 패턴이 포함될 수 있다. 수치가 갑자기 상승하거나 하강할 수 있으며, 일정 기간동안 변화없이 특정 값을 유지할 수도 있다. 눈에 띄는 패턴이 주기적으로 발생할 수도 있으며, 여러 개의 패턴들이 복합적으로 나열되는 형태를 보일 수도 있다. 서로 다른 두 데이터가 높은 상관관계(Correlation)를 나타낼 수 있으며, 두 데이터 사이에 높은 인과관계(Causality)가 존재할 수도 있다. 따라서, 데이터에 포함된 다양한 동적 패턴들을 탐색, 발굴하고, 해당 패턴들의 원인을 고민하거나 패턴의 의미를 추출하여 적절히 활용하는 것은, 데이터 분석에 있어 가장 기본적이면서도 중요한 작업이다.
데이터 패턴의 탐색 , 해석과 협업의 필요성
그림 #2. 공간에 배치한 센서의 위치가 바뀌기만 해도 데이터 패턴은 완전히 달라지게 되어, 새롭게 다시 관찰, 분석해야 한다.
데이터는 데이터를 생성해내는 주체의 특성과 상태를 표현한다. 데이터에 포함된 패턴은 때로는 매우 무질서해 보일 수 있으며, 그 존재 여부를 미리 예측하기가 어렵다. 데이터의 특성과 상태는 해당 주체의 내재적 특성에 의해 변화할 뿐만 아니라, 외부 요소의 영향에 의해서도 변화할 수 있다. 또한 변화를 일으키는 원인이 무엇인가에 따라 다양한 패턴을 보일 수 있다. 따라서, 데이터를 생산하는 주체에 대한 지식과 경험을 바탕으로 데이터에 포함되어 있을 법한 패턴에 대한 가설을 세우고, 해당 패턴의 존재 여부를 검증해야 한다.
데이터에 포함된 패턴을 탐색하는 방법에는 여러가지가 있을 수 있다. 가장 대표적인 방법은, 데이터마이닝 또는 머신러닝 등과 같은 분야에서 개발되어 온 알고리즘들을 적용하는 것이다. 이와 같은 방법을 적용할 때에는, 알고리즘을 적용하는데 필요한 다양한 파라메터들을 사용자가 직접 결정해야 할 수도 있으며, 이렇게 결정된 파라메터들의 내용에 따라 알고리즘의 동작 방식이나 탐색 가능한 결과들이 달라지게 된다. 또 다른 방법은, 데이터에 포함되어 있을 법한 패턴에 대한 표현(metric, indicator, 또는 query 등)을 사용자가 직접 만들어 낸 후, 해당 패턴이 실제로 데이터에 포함되어 있는지 검증하는 방법이다. 전자의 방법은 데이터마이닝 또는 기계학습 알고리즘과 파라메터에 대한 지식을 필요로 한다는 특성이 있는데 반해, 후자의 방법은 일반적인 사용자들도 자신의 경험과 지식을 기반으로 탐색 작업에 직접 참여할 수 있다는 장점이 있다.
데이터 패턴 탐색에 활용할 좋은 표현(metric, indicator, 또는 query 등)을 디자인하는 것은 매우 중요한 일이다. 또한 그러한 표현들을 누구나 쉽게 디자인하고 활용할 수 있게 하는 것도 그렇다. 세이버매트릭스(http://sabr.org/sabermetrics)는 야구 데이터에서 주요한 정보를 추출하기 위하여 다양한 지표를 디자인하고 활용하는 분야인데, 널리 활용되고 있는 중요한 지표들 중에는 전문가가 아닌, 그저 야구를 좋아하는 팬들에 의해 만들어진 것들도 많다. 결과적으로, 좋은 표현을 누구나 쉽게 만들 수 있게 되면, 다양하고 풍부한 지표가 만들어지고 활용될 수 있게 되어, 데이터의 가치가 크게 올라갈 수 있다.
데이터마이닝, 기계학습 또는 사용자에 의해 만들어진 표현 등에 의해 탐색된 패턴은 데이터를 활용하는 과정에서 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 패턴 자체만으로는 활용성이 높지 않으며, 데이터가 나타낸 패턴에 대한 해석이 중요하다. 아무리 통계적으로 유의미한 (statistically significant) 패턴이라고 하더라도, 그 패턴이 무엇을 의미하는가를 이해하지 못하면 데이터 분석의 의미가 없어지게 된다.
데이터가 나타낸 패턴을 해석하고 의미를 부여하는 작업은 (적어도 현재까지는) 자동적으로 이루어질 수 없으므로, 데이터 분석자의 경험과 지식을 직접 반영할 수 있도록 해야 한다. 따라서, 이와 같은 작업을 적절히 수행할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 제공하는 것도 역시 중요하다. 더 나아가, 분석자의 경험과 지식은 주관적이고 편향적일 수 있으므로, 다양한 시각으로부터 해석을 수집하여 활용할 수 있도록 협업 환경을 제공할 필요도 있다.
CoDIP
그림 #3. CoDIP 을 어떤 일에 써야 좋을까?
인포리언스는 다음과 같은 특성들을 모두 만족시키는 데이터 마이닝 플랫폼 (CoDIP) 을 개발하였고, 지속적으로 각 세부 기능을 발전시키고 있다.
수치 시계열 데이터에 포함된 동적 패턴을 쉽게 탐색할 수 있는 데이터 마이닝 플랫폼
전문적 알고리즘을 활용할 수 있을 뿐만 아니라 , 데이터 내용에 대한 사용자의 경험적 지식을 query 에 반영하여 분석 작업에 활용할 수 있게 하는 데이터 마이닝 플랫폼
탐색된 패턴에 대한 해석을 저장 , 활용할 수 있는 플랫폼
패턴의 탐색과 해석 작업을 여러 사용자와 함께 수행할 수 있는 협업형 플랫폼
저장된 패턴에 대한 실시간 탐지 기능을 활용할 수 있는 플랫폼
CoDIP 의 활용 과정은 다음과 같이 요약할 수 있다.
데이터 연결 : API 를 통해 CoDIP 에 데이터를 업로드한다. 데이터 확인 및 핸들링: CoDIP 이 제공하는 인터페이스를 통해 자신의 데이터를 확인하고 play 해본다. 원하는 패턴의 탐색: 자신이 원하는 패턴을 query 형태로 입력하여 해당 패턴의 존재와 통계적 특성을 알아낸다. 패턴의 해석과 기록: 발견된 패턴에 대한 주관적인 해석을 기록, 저장한다. 전문적인 분석 알고리즘의 활용: 머신러닝 및 데이터 마이닝 알고리즘을 데이터에 적용해 본다. 분석 결과의 공유: 자신의 분석 결과를 타 사용자 또는 전문가와 공유하거나, 다른 사용자의 분석 과정에 참여한다. 최종 결과의 활용: 분석 결과로 생성된 패턴 템플릿이나 머신러닝 모델을 실제적인 서비스에 적용한다.
CoDIP은 다음과 같은 독창적인 특성을 가지게 된다. (전 세계적으로, 다음과 같은 특성을 모두 만족시키는 소프트웨어나 서비스는 아직 출시된 바 없다)
일부 전문가에 의해서만 수행되어 온 데이터 마이닝 작업을 일반 사용자들도 일정 수준까지 직접 수행할 수 있도록 하여 자신들의 데이터에 어떠한 패턴이 포함되어 있을지 미리 스스로 탐색해볼 수 있게 한다 .
전문적인 데이터 마이닝 알고리즘 뿐만 아니라 사용자가 자신의 데이터에 대해 알고 있는 경험적 지식을 분석 과정에 반영할 수 있게 한다 . 경험적 지식의 예 주변 온도가 28 도 이상이고 , 소음이 레벨 4 이상인 상태가 30 분 이상 지속되면 기계의 동작을 멈추고 상태를 점검해야 한다 . 환율이 상승하고 , 재고가 40% 이상이고 , 지난 한 달간 비용이 30% 상승하면 관심 상태로 상황을 주시해야 한다 . 가속도 센서의 변동 값이 없는 상태에서 심장 박동이 30% 이상 급상승하는 경우가 1 주일에 3 번 이상 발견될 경우 의사의 진찰을 받아야 한다 .
데이터 분석 인프라나 서비스를 본격적으로 도입하기 전에 데이터에 대한 초기 단계의 분석을 사전에 수행하여 데이터 분석의 효과 및 데이터 분석에 필요한 예산 규모나 투자 규모를 미리 평가해볼 수 있다 .
자신의 개인 데이터 분석을 직접 수행해 보고 그 결과를 활용할 수 있으며 , 이 과정에서 데이터 분석에 대한 지식과 경험을 쌓을 수 있다 .
정적인 데이터 분석 뿐만 아니라 시계열과 같은 동적 데이터 패턴에 대한 분석이 가능하다 .
동일한 데이터에 대해 여러 사용자가 함께 분석 및 해석 과정에 참여할 수 있으므로 , 협업을 통해 객관적이고 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있다 .
데이터 분석 기술을 보유한 Mining expert 들과 , 분석 기술은 보유하고 있지 않으나 데이터에 대한 경험적 지식을 가진 Domain expert 들의 효율적인 협업이 필요한 데이터 마이닝 과정에서 , CoDIP 은 Mining expert 의 역할을 수행한다 . 이를 통해 , Mining expert 들이 없는 상황에서도 Domain expert 들이 최대한으로 자신만의 분석 및 해석 결과를 얻을 수 있도록 한다 .
그림 #4. CoDIP 의 다양한 활용 모드
CoDIP 은 다양한 사람들이 자신의 지식 수준과 활용 목적에 맞게 선택적으로 활용할 수 있도록 다양한 활용 모드 – Visual Analysis, Query Analysis, Machine Learning, 자동 패턴 탐지 – 를 제공한다. Visual Analysis 는 누구나 직접 데이터를 확인하면서 유의미한 특성이 나타나는 곳에 해당 특성에 대한 자신의 생각과 의견을 적어넣고 다른 사용자들과 공유할 수 있게 하는 모드이다. Query Analysis 는 사용자가 직접 자신이 탐색하고자 하는 데이터 패턴을 query 형태로 만들어 입력하여 해당 패턴을 탐색하고 해석과 의견을 입력하는 모드이며, Machine Learning 모드는 데이터의 특성을 학습한 Machine Learning 모델을 학습시키고 활용하는 모드이다. 이와 더불어, 자동 패턴 탐지 모드는 새롭게 입력되는 데이터에서 유의미해 보이는 패턴의 후보들을 자동적으로 찾아내어 분석자 또는 응용 서비스에게 제공하는 작업을 수행한다.
각 모드의 개념과 자세한 활용 과정은 (2)편에서부터 소개하도록 한다.
[시계열 분석] 시계열 데이터 패턴의 추출 실습(1)
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ch03.데이터분석 준비하기 시계열 데이터패턴 추출 – 05. 시계열 데이터패턴의 추출 실습하기1-1
ch03.데이터분석 준비하기 시계열 데이터패턴 추출 – 05. 시계열 데이터패턴의 추출 실습하기1-2
ch03.데이터분석 준비하기 시계열 데이터패턴 추출 – 05. 시계열 데이터패턴의 추출 실습하기2-1
소스 및 데이터 출처 : github.com/cheonbi/OnlineTSA
1. Import Library : 모듈 설치 및 불러오기
pip 업그레이드를 기본적으로 해줍니다. 다음 필요한 라이브러리들을 불러와주는데, 설치가 미리 되어있지 않다면 install 후 진행하도록 합니다. google colab 환경에서 실행하면 웬만한 기본 라이브러리는 설치되어 있어 편하다는 장점이 있습니다.
!python -m pip install –user –upgrade pip # Ignore the warnings import warnings # warnings.filterwarnings(‘always’) warnings.filterwarnings(‘ignore’) # System related and data input controls import os # Data manipulation and visualization import pandas as pd pd.options.display.float_format = ‘{:,.2f}’.format #소수점 2자리 까지는 보여라 pd.options.display.max_rows = 10 #최대 개수로 보여줄 행 개수 지정 pd.options.display.max_columns = 20 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Modeling algorithms # General import statsmodels.api as sm #통계 패키지 from scipy import stats #통계 모델링 # Model selection from sklearn.model_selection import train_test_split # Evaluation metrics 평가 지표들 # for regression from sklearn.metrics import mean_squared_log_error, mean_squared_error, r2_score, mean_absolute_error
2. Data Loading : 분석에 쓸 데이터 불러오기
해당 데이터는 캐글의 자전거 수요 데이터로 위의 링크에서 받을 수 있습니다. 이 데이터는 말 그대로 자전거 수요에 상관이 있을만한 실수형, categorical 데이터들로 구성되어 있습니다.
실행하는 로컬 경로와 같은 곳에서 실행했다면 바로 아래와 같이 데이터를 불러올 수 있습니다. 경로가 다르다면 location을 해당 경로로 수정해주면 됩니다.
# raw_all.values.flatten() # location = ‘https://raw.githubusercontent.com/cheonbi/DataScience/master/Data/Bike_Sharing_Demand_Full.csv’ location = ‘./Data/BikeSharingDemand/Bike_Sharing_Demand_Full.csv’ raw_all = pd.read_csv(location) raw_all
데이터는 위와 같은 형식입니다. 마지막 세열은 사용자에 대한 정보로서 casual + registered = count의 선형 결합으로 이뤄져 있습니다.(미가입+가입자 = 총 이용자)
3. Feature Engineering : 데이터에서 시계열 패턴 추출하기
데이터의 형태, 차원, 앞 5행, 뒤 5행, 기초 통계량, 데이터 이름과 형식 확인 간단하게 확인하기
주석처리 풀고 원하는 명령 사용 가능합니다.
# raw_all.shape # raw_all.ndim # raw_all.head() # raw_all.tail() #raw_all.describe(include=’all’).T raw_all.info()
3.1 데이터 준비하기
현재 datetime 열이 object 타입으로 되어있어 datetime 형식으로 변환하기
# string to datetime if ‘datetime’ in raw_all.columns: raw_all[‘datetime’] = pd.to_datetime(raw_all[‘datetime’]) raw_all[‘DateTime’] = pd.to_datetime(raw_all[‘datetime’]) raw_all.info()
datetime64 자료형으로 변환된 것을 확인
DateTime으로 인덱스 변경하기
# set index as datetime column if raw_all.index.dtype == ‘int64’: raw_all.set_index(‘DateTime’, inplace=True) raw_all # bring back # if raw_all.index.dtype != ‘int64′: # raw_all.reset_index(drop=False, inplace=True) # raw_all
null 값 확인하기
raw_all.describe(include=’all’).T raw_all.isnull() raw_all.isnull().sum()
3.2 데이터 형 변환(인덱스를 시간으로, freq 설정)
현재 데이터의 인덱스가 설정은 되어 있으나 정확히 어떤 형태인지 정해져 있지 않기 때문에 설정이 필요하다.
asfreq(‘H’)를 통해 ‘시간’ 기준으로 행 인덱스를 설정해주고, 어떤 시간대(어떤 로우가 비었는지)의 데이터가 없는지 확인
raw_all.asfreq(‘H’)[raw_all.asfreq(‘H’).isnull().sum(axis=1) > 0]
다른 기준으로도 데이터를 전환할 수 있다. 다음과 같이 Day, Week 등으로 전환하고 확인 가능.
raw_all.index raw_all.asfreq(‘D’) # raw_all.asfreq(‘W’) # raw_all.asfreq(‘H’) # raw_all.asfreq(‘H’).isnull().sum() # raw_all.asfreq(‘H’)[raw_all.asfreq(‘H’).isnull().sum(axis=1) > 0] # raw_all.asfreq(‘H’).head(100)
이 실습에서는 시간 기준으로 설정해주고, nan이 있다면 ffill 설정을 통해 앞에 있는 데이터로 채워주기로 한다. (날짜는 뒤로 흐르기 때문에)
# setting frequency of time series data raw_all = raw_all.asfreq(‘H’, method=’ffill’) raw_all.isnull().sum() raw_all.index
4. 추세, 계절성 추출하기
4.1 목표 변수 y 시각화를 통해 확인하기
아래와 같은 설정으로 원하는 변수를 특정 기간에 대해 line plot을 그려 확인해 본다.
여기서는 전체 count와 가입, 미가입을 시각화에 둘을 더한 것이 파란색 count 변수임을 보여주고 있다.
raw_all[[‘count’,’registered’,’casual’]].plot(kind=’line’, figsize=(20,6), linewidth=3, fontsize=20, xlim=(‘2012-01-01’, ‘2012-06-01’), ylim=(0,1000)) plt.title(‘Time Series of Target’, fontsize=20) plt.xlabel(‘Index’, fontsize=15) plt.ylabel(‘Demand’, fontsize=15) plt.show()
실습에서는 y만을 목표 변수로 할 것이기 때문에 다시 시각화해본다.
# line plot of Y raw_all[[‘count’]].plot(kind=’line’, figsize=(20,6), linewidth=3, fontsize=20, xlim=(‘2012-01-01’, ‘2012-03-01’), ylim=(0,1000)) plt.title(‘Time Series of Target’, fontsize=20) plt.xlabel(‘Index’, fontsize=15) plt.ylabel(‘Demand’, fontsize=15) plt.show()
뭔가 패턴이 있는 것 같기도 하고, 추세나 계절성이 보이는 듯도 하다. 이를 다음 실습에서 알아보도록 합니다.
4.2 데이터를 추세, 계절성, 잔차로 분리하기
sm.tsa.seasonal_decompose를 통해 분리, 이때 addtive는 이것들이 더해져 데이터를 이룰 것이라는 가정을 깔고 가는 것입니다.
(*더하는 관계가 아니라, 곱의 관계라면 model = multiplicative 옵션을 통해 설정합니다.)
헷갈린다면 시각화 결과를 통해 각 변수의 분포 특징을 확인하고 합의 관계가 맞는지, 곱의 관계가 맞는지 A/B Test 형식처럼 결정해도 좋습니다.
# split data as trend + seasonal + residual plt.rcParams[‘figure.figsize’] = (14, 9) sm.tsa.seasonal_decompose(raw_all[‘count’], model=’additive’).plot() plt.show()
plot 들을 살펴보면 각 요소의 대략적인 분포를 확인할 수 있습니다. 이 분포가 더해져 원래 count의 분포 정도를 이룰 수 있음을 대략적으로 미루어볼 수 있습니다.(0~1000)
관측값에서 추세와 계절성을 빼면 잔차가 나옴을 다음 코드를 통해 확인해봅니다. nan을 빼면 17520행 정도는 같다는 결과를 확인했습니다.
4.3 데이터를 추세, 계절성, 잔차로 분리하기(데이터에 적용하기)
추세와 계절성을 생성하고, 앞 뒤에 비는 데이터를 ffill, bfill로 채우고 데이터 프레임을 생성.
# fill nan as some values of data result = sm.tsa.seasonal_decompose(raw_all[‘count’], model=’additive’) Y_trend = pd.DataFrame(result.trend) Y_trend.fillna(method=’ffill’, inplace=True) Y_trend.fillna(method=’bfill’, inplace=True) Y_trend.columns = [‘count_trend’] Y_trend.fillna(method=’ffill’, inplace=True) Y_trend.fillna(method=’bfill’, inplace=True) Y_trend.columns = [‘count_trend’] Y_seasonal = pd.DataFrame(result.seasonal) Y_seasonal.fillna(method=’ffill’, inplace=True) Y_seasonal.fillna(method=’bfill’, inplace=True) Y_seasonal.columns = [‘count_seasonal’] Y_seasonal
생성한 데이터 프레임을 합치고, 원래 데이터 프레임에 추가하기
Y_trend.fillna(method=’ffill’, inplace=True) Y_trend.fillna(method=’bfill’, inplace=True) Y_trend.columns = [‘count_trend’] Y_seasonal = pd.DataFrame(result.seasonal) Y_seasonal.fillna(method=’ffill’, inplace=True) Y_seasonal.fillna(method=’bfill’, inplace=True) Y_seasonal.columns = [‘count_seasonal’] # merging several columns pd.concat([raw_all, Y_trend, Y_seasonal], axis=1).isnull().sum() # pd.concat([raw_all, Y_seasonal], axis=1).isnull().sum() if ‘count_trend’ not in raw_all.columns: if ‘count_seasonal’ not in raw_all.columns: raw_all = pd.concat([raw_all, Y_trend, Y_seasonal], axis=1) raw_all
뒤에 확인하면 새 컬럼이 생성된 것을 확인할 수 있다.
4.4 이동평균 생성, 시각화
원래 데이터(시간)와, 시간*24(하루), 일주일을 각각 이동 평균하고 concat 하며 시각화
# comparison of several moving average values pd.concat([raw_all[[‘count’]], raw_all[[‘count’]].rolling(24).mean(), raw_all[[‘count’]].rolling(24*7).mean()], axis=1).plot(kind=’line’, figsize=(20,6), linewidth=3, fontsize=20, xlim=(‘2012-01-01’, ‘2013-01-01’), ylim=(0,1000)) plt.title(‘Time Series of Target’, fontsize=20) plt.xlabel(‘Index’, fontsize=15) plt.ylabel(‘Demand’, fontsize=15) plt.show()
원래 데이터 프레임에 생성한 이동평균값들을 합칩니다.
# fill nan as some values and merging Y_count_Day = raw_all[[‘count’]].rolling(24).mean() #하루 이동평균 Y_count_Day.fillna(method=’ffill’, inplace=True) #이동평균을 내며 없는 값이 생겨 채우기 Y_count_Day.fillna(method=’bfill’, inplace=True) Y_count_Day.columns = [‘count_Day’] Y_count_Week = raw_all[[‘count’]].rolling(24*7).mean() #일주일 이동평균 Y_count_Week.fillna(method=’ffill’, inplace=True) #없으면 채워주기 Y_count_Week.fillna(method=’bfill’, inplace=True) Y_count_Week.columns = [‘count_Week’] if ‘count_Day’ not in raw_all.columns: #없으면 합치기 raw_all = pd.concat([raw_all, Y_count_Day], axis=1) if ‘count_Week’ not in raw_all.columns: raw_all = pd.concat([raw_all, Y_count_Week], axis=1) raw_all
4.5 차이(diff) 값 구해서 넣기
# diff of Y and merging Y_diff = raw_all[[‘count’]].diff() Y_diff.fillna(method=’ffill’, inplace=True) Y_diff.fillna(method=’bfill’, inplace=True) Y_diff.columns = [‘count_diff’] if ‘count_diff’ not in raw_all.columns: raw_all = pd.concat([raw_all, Y_diff], axis=1) raw_all
강의 소개 링크 : https://bit.ly/3czfg42
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패턴으로 로그 데이터에서 가치 발견
로그 패턴은 검색 없이 로그 데이터에서 가치를 발견하는 가장 빠른 방법입니다.
로그 데이터는 개별 레코드당 값이 낮은 대용량 원격 분석입니다. 검색하면 근본 원인 설명을 제공하는 로그가 빠르게 생성될 수 있지만 대부분의 데이터는 반복적이고 검색할 때 상황을 파악하기 어렵습니다. 패턴을 사용하면 값이 낮은 데이터를 읽는 데 많은 시간을 소비하지 않고도 로그 데이터를 검색할 수 있습니다.
one.newrelic.com > 로그 > 패턴 : 로그 패턴을 사용하면 검색에 추가 시간을 할애하지 않고도 로그 메시지의 의심스러운 스파이크 또는 드롭을 찾아낼 수 있습니다.
기술 개요
로그 패턴 기능은 기계 학습을 적용하여 형식은 일관되지만 내용은 가변적인 로그 메시지를 정규화하고 그룹화합니다. 이러한 그룹화된 메시지를 정렬할 수 있으므로 사용자 환경에서 가장 빈번하거나 가장 희귀한 로그 세트를 쉽게 찾을 수 있습니다.
중요한 데이터의 빈도가 변경될 때 경고의 기반으로 패턴을 사용하거나 불필요한 반복 데이터를 제거하기 위해 삭제 규칙을 구성합니다.
로그 패턴은 고급 클러스터링 알고리즘을 사용하여 유사한 로그 메시지를 자동으로 그룹화합니다. 패턴을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
수백만 개의 로그를 통해 더 빠르게 방향을 지정합니다.
로그 자산에서 비정상적인 동작을 식별하는 데 걸리는 시간을 줄입니다.
시간이 지남에 따라 알려진 패턴의 빈도를 모니터링하여 중요한 것에 에너지를 집중하고 관련 없는 것은 제외하십시오.
유효성
로그 UI에서 패턴이 꺼져 있는 경우 패턴 구성 을 클릭하고 활성화합니다. 기능을 활성화한 후 30분 이내에 패턴이 표시되지 않으면 시스템에서 패턴을 생성할 메시지 속성이 있는 데이터가 부족할 수 있습니다.
로그 패턴 제한 사항 및 고려 사항 가격 로그 패턴에 대한 별도의 가격은 없습니다. 유일한 비용은 추가 데이터를 생성하고 로그 레코드에 추가하는 것입니다. 패턴과 일치하는 모든 로그에 패턴 속성이 추가됩니다. 속성은 GUID, IP 주소, URL 또는 이메일 주소와 같은 공통 값이 검색될 때 추가될 수도 있습니다. 이러한 속성은 패턴 프로세스의 일부로 로그 메시지에서 자동으로 추출됩니다. HITRUST 계정 로그 패턴 기능은 FedRAMP와 호환되지 않습니다. FedRAMP 또는 기타 HITRUST 계정은 패턴을 사용할 수 없습니다. 로그 패턴 일치 제한 로그를 패턴에 일치시킬 때 메모리 및 CPU 리소스에 대한 안전 제한 시스템이 있습니다. 이러한 일치 제한은 로그 패턴으로 그룹화할 수 있는 로그의 백분율에 영향을 줄 수 있습니다. 그러나 로그 패턴 일치는 “최선의 노력” 프로세스입니다. 모든 로그에 패턴별로 그룹화할 기회가 없는 경우 오류가 아닙니다. 리소스 제한 내에서 수행할 수 있는 그룹화에서 여전히 가치를 얻을 수 있습니다.
시작하다
패턴 검사를 시작하려면:
one.newrelic.com > Logs 로 이동하고 계정 선택기 드롭다운을 사용하여 패턴을 탐색하려는 대상 계정을 선택합니다. 로그 UI의 왼쪽 탐색에서 패턴 을 클릭합니다.
기본 로그 UI가 쿼리 표시줄에 쿼리와 일치하는 패턴을 표시하도록 변경됩니다. 특정 기간의 로그를 보려면 차트에서 해당 지점을 클릭(또는 영역을 클릭하고 드래그)하거나 시간 선택기를 사용하세요.
로그 패턴 탐색
기본적으로 로그 패턴 UI는 가장 자주 발생하는 패턴을 먼저 표시합니다. 가장 희귀한 패턴을 먼저 표시하도록 정렬하려면 개수 열을 클릭합니다. 쿼리 표시줄이나 속성 표시줄을 사용하여 로그 패턴을 필터링할 수도 있습니다.
원하는 경우… 이게 … 패턴의 변화율 이해 꺾은선형 차트를 보십시오. 색상으로 구분된 패턴은 표의 플롯 열에 해당합니다. 개별 플롯 패턴을 전환하여 초점을 좁힐 수 있습니다. 각 패턴과 일치하는 개별 로그 메시지 보기 행을 확장하고 개별 로그 레코드 테이블을 보려면 패턴 을 클릭하십시오. 추가 기록을 보려면 위 또는 아래로 스크롤합니다.
개별 로그를 더 자세히 탐색하려면 해당 로그를 클릭하여 세부 정보 패널을 엽니다. 속성별로 패턴 그룹화 및 필터링 쿼리 표시줄 및 시간 선택기를 사용합니다. 다른 필터와 기간을 적용하면 로그 패턴이 새 대상 데이터에 맞게 조정됩니다. 패턴에서 경고 생성 쿼리 표시줄에 패턴을 추가하고 쿼리를 실행합니다. 그런 다음 왼쪽 탐색 메뉴에서 경고 조건 만들기 를 클릭합니다. 패턴으로 클러스터링되지 않은 로그 메시지 문제 해결 로그 패턴 UI에서 패턴이 없는 로그 탭 을 사용하십시오.
특정 로그 메시지를 클릭하면 로그 UI에서 익숙한 로그 메시지 세부정보 패널이 열립니다.
패턴이 없는 로그 탐색
패턴이 없는 로그 탭은 아직 알려진 패턴으로 클러스터링되지 않은 계정의 모든 최근 로그 메시지를 그룹화합니다. 이러한 로그 메시지는 시스템의 문제나 결함을 나타내지 않습니다. 기계 학습 시스템에서 처리하기에는 너무 새롭기 때문에 패턴이 없습니다. 따라서 환경에서 최근에 변경된 사항을 이해하려는 경우 탐색하는 것이 중요합니다.
예를 들어:
이러한 로그 중 최근 문제와 관련된 로그가 있습니까? 이것은 사용자 환경에서 처음으로 나타나는 고유한 로그 데이터를 검색하는 빠른 방법입니다.
로그 데이터에 새로운 형식이 있습니까? 때때로 로그는 문제를 나타내지 않지만 애플리케이션이 따를 것으로 예상하는 데이터 모델에서 벗어나는 새로운 형식의 로그 데이터입니다.
이러한 로그를 조기에 포착하면 개발자에게 로그 출력의 편차를 수정하도록 요청할 수 있습니다. 로그 데이터가 생성되는 방식에 일관성이 있는 사람들이 많을수록 다양한 팀 집합에서 로그를 사용하기가 더 쉬워집니다.
마스킹된 속성 및 와일드카드
패턴의 로그 메시지 부분은 변수로 분류되며 마스크된 속성으로 대체됩니다. 마스킹 프로세스는 알고리즘이 변화하는 세부 사항을 무시하고 반복적인 구조에 집중할 수 있도록 하여 클러스터링 단계를 지원하고 개선합니다.
마스킹된 속성에는 다음이 포함됩니다.
date_time
ip
url
uuid
다음 예와 같이 마스킹된 속성이 강조 표시되어 쉽게 식별할 수 있습니다.
로그 패턴은 마스킹된 속성에 속하지 않는 다른 덜 사소한 변수를 추출합니다. 이러한 변수는 와일드카드 * 로 표시됩니다.
문제점 해결
다음은 패턴을 활성화했지만 패턴 데이터가 표시되지 않는 몇 가지 이유입니다. 이 항목 중 어느 것도 사실이 아니라고 확신하는 경우 support.newrelic.com 에서 도움을 받으십시오.
관찰 중인 기간에 데이터가 도착하지 않았습니다. 시간 선택기로 보고 있는 시간 범위를 확장해 보세요.
계정에서 패턴이 활성화된 지 24시간 미만입니다. 이는 계정에 대해 ML 모델이 아직 생성되지 않았을 수 있음을 의미합니다.
들어오는 데이터에 message 필드가 없습니다. 패턴은 로그 레코드의 message 필드 값에 대해서만 생성됩니다. 로그에 message 가 포함되어 있지 않으면 데이터가 없습니다.
플랫폼을 패턴 작업에 적용
패턴은 기존 로그 메시지에 newrelic.logPattern 이라는 새 속성으로 보강되는 값입니다. 로그로 할 수 있는 모든 작업은 일반적으로 다음과 같은 로그 패턴으로 수행할 수 있습니다.
키워드에 대한 정보 데이터 패턴 분석
다음은 Bing에서 데이터 패턴 분석 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
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