데이터에서 중요한 문제나 숨겨진 기회를 드러낼 수 있는 비정상적인 패턴을 어떻게 식별할 수 있을까요? 이상 탐지는 정상에서 벗어난 데이터를 식별하는 데 도움이 됩니다. 시계열 데이터는 시간의 추이에 따라 수집된 데이터로 구성되어 있으며, 추세와 계절성 패턴이 포함된 경우가 많습니다. 시계열 데이터의 이상은 이러한 패턴이 깨질 때 발생하기에 이상 탐지는 영업, 금융, 제조, 의료와 같은 산업에서 중요한 도구가 됩니다.
시계열 데이터는 계절성이나 추세와 같은 고유한 특성을 가지고 있기 때문에 이상치를 효과적으로 탐지하기 위해서는 전문적…
