윈도우 함수로 이상치 탐지

Tableau로 배우는 시계열 분석

Chris Hui

VP, Tracked

표준편차 vs. 이동 표준편차

  • 표준편차는 값들의 흩어짐 정도를 측정합니다
    • 표준편차 큼 = 분산 큼
    • 표준편차 작음 = 분산 작음

높은 표준편차와 낮은 표준편차의 차이를 보여주는 박스플롯

  • 구간(윈도우) 하위집합으로 계산한 이동 표준편차는 시간에 따른 분산 팽창 식별에 유용합니다

  • 분산이 커지면 분석상 이상 신호일 수 있습니다

이동 표준편차로 시간이 지날수록 분산이 증가함을 보여주는 이미지

Tableau로 배우는 시계열 분석

표준편차와 이상치 탐지

  • 시계열 이상치 탐지는 보통 68-95-99.7 규칙을 따릅니다

  • ~68%의 값 = 평균에서 표준편차 1개 이내

  • 95%의 값 = 평균에서 표준편차 2개 이내
  • ~99.7%의 값 = 평균에서 표준편차 3개 이내
  • 평균에서 표준편차 3개 초과는 이상치

정규분포에서 68, 95, 99.7 규칙에 따른 이상치 기준 범위를 보여주는 시각화

Tableau로 배우는 시계열 분석

상·하 관리 한계

  • 다변량보다 단변량 시계열 분석에 주로 사용됩니다

  • 관리도는 허용 가능한 값의 상한·하한을 시각적으로 파악하는 효과적 도구입니다

  • 모집단 평균 ± 표준편차 3개를 넘는 값은 이상치입니다

Tableau로 배우는 시계열 분석

Z-점수란?

  • Z-점수는 평균에서 표준편차 몇 개만큼 떨어져 있는지 나타냅니다

  • 양의 Z-점수: 평균보다 큼

  • 음의 Z-점수: 평균보다 작음

  • 데이터 간 거리인 표준편차와는 구분됩니다

Z-점수와 표준편차의 비교를 보여주는 이미지

Tableau로 배우는 시계열 분석

Z-점수와 이상치 탐지

  • 일반적으로 |Z| ≥ 3이면 이상치로 간주하나, 맥락에 따라 다릅니다

Z-점수 기준 1에서 여러 이상치를 강조한 시각화

  • 기준을 높일수록 검출되는 이상치는 줄지만, 탐지 민감도에 좌우됩니다

Z-점수 기준 2에서 매우 적은 이상치를 강조한 시각화

Tableau로 배우는 시계열 분석

연습해 봅시다!

Tableau로 배우는 시계열 분석

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