[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,70 +2,182 @@
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id: wiki-2026-0508-time-series-analysis
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title: Time Series Analysis
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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: [P-Reinforce-AUTO-TSAN-001]
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aliases: [Time Series, TSA, Forecasting, Temporal Analysis]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.95
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tags: [auto-reinforced, time-series, forecasting, data-Analysis, Statistics]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [time-series, forecasting, ml, statistics]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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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: statsmodels-prophet-darts-nixtla
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# [[Time-Series-Analysis|Time-Series-Analysis]]
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# Time Series Analysis
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "시간의 흐름 속에서 규칙 읽기: 과거의 연속된 발자취가 미래의 어디로 향할지, 계절성과 추세라는 돋보기를 통해 데이터의 흐름을 예측하는 시간 여행자의 도구."
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## 매 한 줄
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> **"매 시간 축 위의 dependency가 modeling target"**. ARIMA의 classical 1970s 시대를 거쳐, 2020s에 Transformer-based foundation models (TimeGPT, Chronos, Moirai) 가 zero-shot forecasting을 가능케 했다. 매 2026 현재 hybrid (statistical + neural) 가 production default.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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시계열 분석(Time-Series-Analysis)은 일정 시간 간격으로 수집된 데이터의 변화를 분석하여 미래값을 예측하거나 현상의 특성을 파악하는 기법입니다.
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## 매 핵심
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1. **4대 구성 요소**:
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* **Trend (추세)**: 데이터를 관통하는 장기적인 상승 또는 하락 경향.
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* **Seasonality (계절성)**: 특정 기간(주, 월, 년)마다 반복되는 일정한 패턴.
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* **Cyclical (순환성)**: 경기 변동처럼 불규칙하지만 주기가 있는 변화.
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* **Residual (불규칙 요인/노이즈)**: 예측 불가능한 돌발 사건에 의한 변동.
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2. **분석 방법론**:
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* **Traditional**: ARIMA, SARIMA (통계적 모델).
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* **Deep Learning**: [[LSTM|LSTM]], GRU (순차 데이터 기억), TCN (Temporal Convolutional Networks).
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* **Modern AI**: [[Transformers|Transformers]] 기반 시계열 예측 (Long-term context 확보).
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3. **적용 분야**:
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* 주가 및 환율 예측, 수요 예측(공급망 관리), 기후 변화 시뮬레이션, IoT 센서 데이터의 이상 감지(Anomaly Detection).
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### 매 components
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- **Trend**: long-term direction.
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- **Seasonality**: periodic (daily, weekly, yearly).
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- **Cyclic**: aperiodic fluctuations.
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- **Residual**: noise / unexplained.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 과거 데이터가 미래를 완벽히 대변한다고 믿었으나(Stationarity 가정), 현대의 '재난 정책'은 과거에 없던 '블랙 스완' 이벤트에 의한 시계열의 구조적 단절을 반영하는 '비정상성(Non-stationarity) 대응 정책'으로 고도화됨(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 금융 시장의 '퀀트 투자 정책'에서 시계열 분석의 속도가 경쟁력의 핵심이 됨에 따라, 밀리초 단위의 시계열 데이터를 실시간 처리하는 '초저지연 분석 정책'이 표준이 됨.
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### 매 stationarity
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- Strict / weak stationarity 의 distinction.
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- ADF, KPSS test 로 확인.
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- Differencing, log transform, Box-Cox 로 stationarize.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Statistics & Data Analysis|Statistics & Data Analysis]], [[Probability Theory|Probability Theory]], [[Operations-Research|Operations-Research]], [[Quantitative Economics (수량경제학)|Quantitative Economics (수량경제학)]], [[Signal in Noise|Signal in Noise]]
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- **Modern Tech/Tools**: Facebook Prophet, PyTorch Forecasting, InfluxDB (Time-series DB).
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### 매 model spectrum
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1. **Classical**: ARIMA, SARIMA, ETS (Exponential Smoothing), Holt-Winters.
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2. **ML**: XGBoost on lag features, LightGBM (M5 winner).
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3. **Deep**: LSTM, Temporal Fusion Transformer, N-BEATS, N-HiTS.
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4. **Foundation models** (2024+): TimeGPT, Chronos (Amazon), Moirai (Salesforce), TimesFM (Google).
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. Demand forecasting (retail, supply chain).
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2. Anomaly detection (monitoring, fraud).
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3. Financial markets (volatility, price).
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4. Energy load prediction.
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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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### Pattern 1: ARIMA baseline (statsmodels)
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```python
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from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
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import pandas as pd
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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ts = pd.read_csv("sales.csv", parse_dates=["date"], index_col="date")["y"]
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model = ARIMA(ts, order=(2, 1, 2), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))
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fit = model.fit()
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forecast = fit.forecast(steps=12)
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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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### Pattern 2: Prophet (Meta)
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```python
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from prophet import Prophet
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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df = pd.DataFrame({"ds": dates, "y": values})
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||||
m = Prophet(yearly_seasonality=True, weekly_seasonality=True)
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m.add_country_holidays(country_name="KR")
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||||
m.fit(df)
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future = m.make_future_dataframe(periods=90)
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fc = m.predict(future)
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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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### Pattern 3: Darts (unified library, 2026 modern)
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```python
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from darts import TimeSeries
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from darts.models import TFTModel # Temporal Fusion Transformer
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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series = TimeSeries.from_dataframe(df, "ds", "y")
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train, val = series.split_before(0.8)
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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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model = TFTModel(
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input_chunk_length=24,
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output_chunk_length=12,
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hidden_size=64,
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lstm_layers=2,
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||||
num_attention_heads=4,
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)
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model.fit(train, val_series=val)
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||||
pred = model.predict(n=12)
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```
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### Pattern 4: Foundation model zero-shot (Chronos)
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```python
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from chronos import ChronosPipeline
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import torch
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pipe = ChronosPipeline.from_pretrained(
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||||
"amazon/chronos-t5-large",
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device_map="cuda",
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torch_dtype=torch.bfloat16,
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)
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context = torch.tensor(history) # no fine-tune
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||||
forecast = pipe.predict(context, prediction_length=24, num_samples=20)
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||||
median = forecast.median(dim=1).values
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```
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### Pattern 5: Anomaly detection (rolling z-score)
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```python
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import numpy as np
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||||
def rolling_anomaly(ts, window=30, threshold=3.0):
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||||
rolling_mean = ts.rolling(window).mean()
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||||
rolling_std = ts.rolling(window).std()
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||||
z = (ts - rolling_mean) / rolling_std
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||||
return np.abs(z) > threshold
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```
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### Pattern 6: Backtesting (walk-forward)
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```python
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from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
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||||
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tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5)
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||||
scores = []
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||||
for train_idx, test_idx in tscv.split(X):
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model.fit(X[train_idx], y[train_idx])
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||||
pred = model.predict(X[test_idx])
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||||
scores.append(mape(y[test_idx], pred))
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||||
```
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### Pattern 7: Nixtla statsforecast (fast classical)
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```python
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from statsforecast import StatsForecast
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from statsforecast.models import AutoARIMA, AutoETS
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sf = StatsForecast(
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||||
models=[AutoARIMA(season_length=12), AutoETS(season_length=12)],
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freq="M",
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n_jobs=-1,
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)
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||||
sf.fit(df)
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||||
forecast = sf.forecast(h=12, level=[80, 95])
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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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| <1000 points, single series | ARIMA / Prophet |
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| Many related series, hierarchical | Nixtla statsforecast (parallel) |
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| Multivariate, many covariates | TFT, N-BEATSx (Darts) |
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| Zero-shot, no training data | Chronos / TimeGPT / TimesFM |
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| Real-time anomaly | Rolling z-score / Isolation Forest |
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**기본값**: Prophet for prototype, Darts TFT or Chronos zero-shot for production.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Machine Learning]] · [[Statistics]]
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- 변형: [[ARIMA]] · [[Prophet]] · [[N-BEATS]]
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- 응용: [[Demand Forecasting]] · [[Anomaly Detection]] · [[Financial Modeling]]
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||||
- Adjacent: [[LSTM]] · [[Transformer]] · [[Foundation Models]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: temporal data forecasting, anomaly detection, capacity planning.
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**언제 X**: cross-sectional data without time component, pure classification.
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## ❌ 안티패턴
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- **No stationarity check**: ARIMA에 non-stationary series 직접 적용.
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- **Random shuffling**: time series 의 train/test split 에 random shuffle 사용 (data leakage).
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- **MAPE on near-zero values**: division-by-zero / explosion. SMAPE 또는 MASE 사용.
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- **Ignoring seasonality**: yearly/weekly cycle 의 무시.
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- **Look-ahead bias**: future information 의 feature engineering 에 사용.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Hyndman, "Forecasting: Principles and Practice" 3rd ed; M-competition results; Chronos paper 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 TSA spectrum (classical → foundation models) with code |
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Reference in New Issue
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