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title: "HEARTCOUNT ABI 사용 가이드 | 고급 기능 익하기"
description: "기업용 솔루션 하트카운트 ABI 사용 가이드입니다."
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❶ 고급 분석

◼️ Rolling window(롤링 윈도우)

변동성이 많은 데이터에서 통계값으로 데이터를 나타낼 수 있는 기능입니다.

예를 들어 아래와 같이 날짜 단위를 month, ROLLING 함수를 mean, 기간을 3으로 설정하면

3개월 단위의 이동평균값을 나타낼 수 있습니다.

이동평균값을 이용하면 차트의 잡음을 제거하여 추세의 흐름을 더 용이하게 파악할 수 있습니다.

☑️ ROLLING 함수 : 설정한 기간/단위 별로 메트릭을 집계할 함수를 선택합니다.

• cumsum : 그래프를 누적 그래프로 나타냅니다.
• sum : 지정된 기간 단위로 합을 나타냅니다.
• std : 지정된 기간 단위로 표준편차를 나타냅니다.
• mean : 지정된 기간 단위의 이동평균값을 나타냅니다.

☑️ 기간 : 시간 패널에서 설정한 시간 단위를 기준으로 몇 포인트를 묶어 나타낼지 설정합니다.

☑️ 최소 기간 : 최소 기간 이하로 구성된 집계값은 차트에 표시하지 않습니다.

• 모든 데이터 포인트가 동일한 값으로 계산되도록 하려면 기간과 최소 기간을 일치시켜야합니다.

◼️ Time Comparison(기간 비교)

과거의 값과 일정 주기 이전의 값을 비교해주는 기능입니다.

예를 들어 아래와 같이 1년 전 값을 차트에 함께 나타내어 비교하는 그래프를 그릴 수 있습니다.

이 기능은 시간 패널에서 시간 범위를 지정한 후 사용할 수 있습니다.

☑️ 시간 이동 : 비교하고자하는 기간을 선택합니다.

☑️ 계산 유형 : 지정한 기간과 비교할 방법을 선택합니다.

• Actual values : 선택한 시점의 값을 비교할 시점에 함께 표시합니다.

• Difference : 비교할 시점과 선택한 시점의 차를 나타냅니다.

◼️ Resample(시간 간격 재조정)

시계열 차트에서 원본 데이터의 기간을 조정하고 싶을 때 사용합니다.

☑️ RULE : 설정한 기간으로 메트릭이 그룹화됩니다.

☑️ FILL METHOD : 데이터를 업샘플링(분, 초 단위로 데이터량을 증가시킴)할 때 결측치를 채우는 방법이나,

데이터를 다운샘플링(일, 월 단위로 데이터량을 감소시킴)할 때 데이터를 선택하는 방법을 설정합니다.

• Null imputation : 누락된 데이터를 Null값으로 채웁니다.
• Zero imputation : 누락된 데이터를 0으로 대체합니다.
• Linear interpolation : 누락된 데이터를 선형보간법으로 결측치를 채웁니다.
• Forward values : 누락된 데이터를 이전 그룹화 값으로 대체합니다.
• Backward values : 누락된 데이터를 다음 그룹화 값으로 대체합니다.
• Median values : RULE에 설정한 기간의 중간값으로 결측치를 대체합니다.
• Mean values : RULE에 설정한 기간의 평균값으로 결측치를 대체합니다.
• Sum values : RULE에 설정한 기간의 합으로 결측치를 대체합니다.

❷ 주석 레이어

차트 위에 특정 날짜 또는 기간을 표시하기 위해 사용합니다.

아래와 같이 설정 - 주석 레이어 에서 원하는 날짜/기간을 설정해준 후,

차트 설정 시에 주석 레이어 에서 사용해주면 됩니다.

1. 설정에서 주석 레이어를 클릭합니다.

2. 주석 레이어를 먼저 추가한 후, 그 안에 주석들을 추가해 줍니다.

3. 차트 설정창의 주석 레이어 패널에서 설정해둔 주석 레이어와 주석 스타일, 색상 등을 선택해줍니다.

☑️ Event : 특정 일자를 차트 위에 나타냅니다. 아래의 예시에서는 차트 위에 12월 1일을 나타냅니다.

☑️ Interval : 특정 기간을 차트 위에 나타냅니다. 아래의 예시는 차트 위에 12월 한 달을 나타냅니다.

❸ 예측 분석

X축이 시간으로 구성되어 있는 그래프에서,

기존 데이터를 읽어 이후의 기간에 대한 예측범위를 나타낼 수 있습니다.

예측 기능 사용 체크박스를 선택하여 활성화시킨 후 차트를 업데이트해주면 표시됩니다.

☑️ 예측 기간 : 몇 기간을 예측할지를 지정합니다. 기간은 시간 단위의 설정에 따릅니다.

• 만약 시간 단위를 Month, 예측 기간을 10으로 설정했다면 10개월동안의 예측범위를 구합니다.

☑️ 신뢰 구간 : 실제값을 포함할 가능성이 높은 구간의 범위를 0부터 1사이에서 설정합니다.

• 만약 신뢰 구간을 0.8으로 설정한다면 예측 범위 내에 실제 값이 있을 가능성이 80%라고 해석할 수 있습니다.

☑️ SEASONALITY : 데이터가 주기성을 가지고 있을 경우, 해당 드롭다운에서 Yes로 설정해줍니다.

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