[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,63 +2,174 @@
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id: wiki-2026-0508-predictive-analytics
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title: Predictive Analytics
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [BIZ-PRED-ANA-001]
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aliases: [Predictive Modeling, Forecasting Analytics]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [data-Analysis, predictive-analytics, forecasting, machine-learning, Statistics, business-intelligence]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [ml, analytics, forecasting, regression, time-series]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: Python
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framework: scikit-learn / XGBoost / Prophet / PyTorch Forecasting
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# Predictive Analytics (예측 분석)
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# Predictive Analytics
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "과거의 패턴을 집요하게 분석하여 미래의 불확실성을 확률적 확신으로 치환하고, 보이지 않는 기회와 위기를 선제적으로 포착하라" — 역사적 데이터와 통계 알고리즘, 머신러닝 기법을 활용하여 미래의 사건이나 결과를 예측하고 의사결정을 지원하는 분석 방법론.
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## 매 한 줄
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> **"매 historical data 로 future outcomes 예측 — regression, classification, time series 의 union"**. 1990s statistics 에서 출발해 2010s ML 으로 mainstream, 2026 currently transformer-based forecasting (TimesFM, Chronos) 이 tabular 와 sequence 에서 공존. Business intelligence, supply chain, churn, fraud 의 매 backbone.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** "Temporal Patterns and Probabilistic Extrapolation" — 시계열 데이터나 다각도의 변수들 사이에서 반복되는 인과/상관 관계를 학습하여, 새로운 상황이 주어졌을 때 가장 발생 가능성이 높은 시나리오를 수치화하여 제시하는 패턴.
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- **주요 활용 사례:**
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- **Churn Prediction:** 고객의 이탈 징후를 미리 포착하여 방어 전략 수립.
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- **Demand Forecasting:** 재고 최적화 및 공급망 관리 효율화.
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- **Risk Scoring:** 신용 등급 산정 및 금융 사기 방지.
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- **[[Predictive_Maintenance|Predictive Maintenance]]:** 기계 고장 전 이상 신호를 탐지하여 유지보수 수행.
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- **의의:** 수동적인 사후 분석(Descriptive)에서 능동적인 사전 대응(Predictive)으로 비즈니스 패러다임을 전환시키며, 최적화된 행동 방향까지 제시하는 처방적 분석(Prescriptive)의 기반이 됨.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 선형 회귀와 같은 단순 통계 모델에 의존하던 방식에서, 이제는 딥러닝과 실시간 스트리밍 분석을 결합하여 초단위의 변화까지 반영하는 고정밀 예측으로 고도화됨.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 1,174개 문서의 가드닝 완료 시점과 리소스 소모량을 실시간으로 예측 분석하여, 전체 프로젝트 로드맵의 오차를 최소화하는 스마트 스케줄링을 수행함.
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### 매 problem types
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- **Regression**: continuous target (revenue, demand, price).
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- **Classification**: discrete label (churn yes/no, fraud type).
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- **Time series**: temporally indexed (sales, sensor, stock).
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- **Survival**: time-to-event (customer lifetime, equipment failure).
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- **Ranking**: ordering items (recommendation, search).
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Operations-Management|Operations-Management]], [[Time-Series-Analysis|Time-Series-Analysis]], [[Logistic-Regression|Logistic-Regression]], [[Outlier-Detection-Techniques|Outlier-Detection-Techniques]]
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Predictive-Analytics.md
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### 매 modern stack (2026)
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- **Tabular**: XGBoost / LightGBM / CatBoost — 매 still SOTA on most tabular.
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- **Deep tabular**: TabPFN v2, FT-Transformer — 매 zero-shot tabular foundation.
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- **Time series**: Chronos (Amazon), TimesFM (Google), Moirai — 매 pretrained TS foundation models.
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- **Classic TS**: Prophet, statsforecast (AutoARIMA, ETS) — 매 baseline.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 workflow
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1. EDA + feature engineering.
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2. Train/val/test split (temporal for TS).
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3. Model selection + CV.
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4. Hyperparameter tuning (Optuna).
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5. Calibration + interpretability (SHAP).
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6. Deployment + monitoring (drift detection).
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### XGBoost regression baseline
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```python
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import xgboost as xgb
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from sklearn.model_selection import KFold
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from sklearn.metrics import mean_absolute_error
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import numpy as np
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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X, y = load_data()
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kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
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scores = []
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for tr, va in kf.split(X):
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model = xgb.XGBRegressor(
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n_estimators=2000, learning_rate=0.03, max_depth=6,
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subsample=0.8, colsample_bytree=0.8,
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||||
early_stopping_rounds=50, eval_metric="mae",
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)
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||||
model.fit(X.iloc[tr], y.iloc[tr], eval_set=[(X.iloc[va], y.iloc[va])], verbose=False)
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||||
scores.append(mean_absolute_error(y.iloc[va], model.predict(X.iloc[va])))
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||||
print(f"CV MAE: {np.mean(scores):.4f} +/- {np.std(scores):.4f}")
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```
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### LightGBM classification w/ early stopping
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```python
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import lightgbm as lgb
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||||
model = lgb.LGBMClassifier(
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||||
n_estimators=5000, learning_rate=0.02, num_leaves=63,
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||||
min_child_samples=20, reg_alpha=0.1, reg_lambda=0.1,
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||||
)
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||||
model.fit(
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||||
X_tr, y_tr,
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||||
eval_set=[(X_va, y_va)],
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||||
callbacks=[lgb.early_stopping(100), lgb.log_evaluation(0)],
|
||||
)
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||||
proba = model.predict_proba(X_te)[:, 1]
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Time series with TimesFM (foundation model, zero-shot)
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```python
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import timesfm
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tfm = timesfm.TimesFm(
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hparams=timesfm.TimesFmHparams(backend="gpu", per_core_batch_size=32),
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||||
checkpoint=timesfm.TimesFmCheckpoint(huggingface_repo_id="google/timesfm-2.0-500m"),
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||||
)
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||||
forecast, _ = tfm.forecast(
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||||
inputs=[history_series], # list of np.array
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freq=[0], # 0=high freq, 1=med, 2=low
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||||
horizon_len=96,
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||||
)
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```
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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### Prophet (interpretable seasonality)
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```python
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||||
from prophet import Prophet
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||||
m = Prophet(yearly_seasonality=True, weekly_seasonality=True, changepoint_prior_scale=0.05)
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||||
m.add_country_holidays(country_name="US")
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||||
m.fit(df) # df with ds, y columns
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future = m.make_future_dataframe(periods=90)
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||||
fcst = m.predict(future) # yhat, yhat_lower, yhat_upper
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### SHAP explainability
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```python
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import shap
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explainer = shap.TreeExplainer(model)
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||||
shap_values = explainer.shap_values(X_te)
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||||
shap.summary_plot(shap_values, X_te)
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||||
shap.waterfall_plot(shap.Explanation(values=shap_values[0], base_values=explainer.expected_value, data=X_te.iloc[0]))
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```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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||||
### Probability calibration
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||||
```python
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from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV
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||||
calibrated = CalibratedClassifierCV(base_model, method="isotonic", cv="prefit")
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calibrated.fit(X_va, y_va)
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||||
# Brier score + reliability diagram on test
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```
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### Drift monitoring (Evidently)
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```python
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||||
from evidently.report import Report
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from evidently.metric_preset import DataDriftPreset
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report = Report(metrics=[DataDriftPreset()])
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report.run(reference_data=X_train, current_data=X_prod)
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||||
report.save_html("drift.html")
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Tabular, <1M rows | XGBoost / LightGBM |
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| Tabular, mixed features | CatBoost |
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| Zero-shot tabular | TabPFN v2 |
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| Time series, single series | Prophet / AutoARIMA |
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| Time series, many series, zero-shot | Chronos / TimesFM |
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| Need interpretability | Linear / GAM + SHAP |
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| Very large (>10M) tabular | LightGBM w/ histogram |
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**기본값**: LightGBM + Optuna + SHAP for tabular; Chronos zero-shot for new TS problems.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Machine-Learning]] · [[Statistics]]
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- 변형: [[Time-Series-Forecasting]] · [[Regression]] · [[Classification]]
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- 응용: [[Churn-Prediction]] · [[Demand-Forecasting]] · [[Fraud-Detection]]
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||||
- Adjacent: [[XGBoost]] · [[LightGBM]] · [[SHAP]] · [[Prophet]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: business outcome forecasting, risk scoring, demand planning, anomaly detection 의 supervised learning.
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**언제 X**: causal inference (use [[Causal-Inference]]), prescriptive optimization (use [[Optimization]]).
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## ❌ 안티패턴
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- **Data leakage**: 매 future info in training features — invalidates evaluation.
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- **Random split on time series**: must use temporal split.
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- **Ignoring calibration**: probabilities used for decisions but never calibrated.
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- **No drift monitoring**: model decays silently in production.
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- **Over-engineering deep nets for small tabular**: GBDT wins under 100k rows.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Kaggle Grandmaster patterns, Amazon Chronos paper 2024, Google TimesFM 2024).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — full predictive analytics workflow with 2026 foundation models |
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Reference in New Issue
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