AI를 개발하는 편리한 방법

코딩없이 한 번의 클릭으로 인공지능을 개발할 수 있습니다. 인공지능 자동개발 솔루션 CLICK AI와 더욱 다양한 미래의 가능성을 열어보세요.

시계열 데이터(Time Series Data)

시계열 모델링의 목표는 연휴 기간 동안의 매출 예측, 다가오는 주에 필요한 직원 수 예측 또는 과잉 재고 없이 제조 수요 충족 등 과거 행동으로부터 미래 성과를 예측하는 것입니다. 현재는 과거로부터 영향을 받고, 현재는 미래에 영향을 끼치는 요인입니다. 이러한 시간의 흐름을 포함한 데이터 분석은 매우 까다롭고 어렵습니다.

CLICK AI TABULAR™ 기반의 시계열 분석/예측

CLICK AI TIME SERIES™ 는 CLICK AI  TABULAR™를 기반으로 시계열 변수 처리를 위한 기능의 자동화를 통해 시계열 분석/예측에 특화되어 있습니다. 시계열 예측/분석을 위한 다양한 특화 기능이 추가되어 보다 편리하게 사용할 수 있습니다.

시계열 분석 단위 설정

시계열 데이터의 분석/예측은 데이터에 따라 정밀한 분 단위 분석부터 월 단위의 추세 분석까지 적합한 시간 단위를 설정하는 것이 가장 중요합니다.

처방적 분석 리포트 생성

딥러닝 기반의 데이터 분석 결과에 따라, 예측값에 가장 큰 영향을 받는 TOP3의 값을 토대로 처방적 분석 리포트를 자동 생성하여 비지니스 관점에서 해결책을 찾아줍니다.

설명가능한 AI

설명가능한 AI(eXplainable AI)를 통해 예측값에 대한 연관성 높은 칼럼을 출력합니다. 이를 통해 비전문가도 직관적으로 분석 결과를 이해하고 목표 달성을 위해 필요한 행동 전략을 기획할 수 있습니다.

심층 분석 결과 제공

전문가의 더욱 심도있는 전문 데이터 분석을 위해 분석 결과를 기반으로 하여 분포도, 히스토그램, 박스그래프 등의 추천 시각화 그래프를 자동 생성하여 제공합니다.

분석 기반의 데이터 예측

데이터 분석을 마친 딥러닝 기반 AI는 분석 결과를 바탕으로 데이터 예측을 수행할 수 있게 됩니다. 분석 결과를 통해 방향을 확인하고 예측을 통해 구체적인 행동을 준비할 수 있습니다.

CLICK AI TABULAR™ 기반의 시계열 분석/예측

CLICK AI TIME SERIES™ 는 CLICK AI  TABULAR™를 기반으로 시계열 변수 처리를 위한 기능의 자동화를 통해 시계열 분석/예측에 특화되어 있습니다. 시계열 예측/분석을 위한 다양한 특화 기능이 추가되어 보다 편리하게 사용할 수 있습니다.

시계열 분석 단위 설정

시계열 데이터의 분석/예측은 데이터에 따라 정밀한 분 단위 분석부터 월 단위의 추세 분석까지 적합한 시간 단위를 설정하는 것이 가장 중요합니다.

처방적 분석 리포트 생성

딥러닝 기반의 데이터 분석 결과에 따라, 예측값에 가장 큰 영향을 받는 TOP3의 값을 토대로 처방적 분석 리포트를 자동 생성하여 비지니스 관점에서 해결책을 찾아줍니다.

설명가능한 AI

설명가능한 AI(eXplainable AI)를 통해 예측값에 대한 연관성 높은 칼럼을 출력합니다. 이를 통해 비전문가도 직관적으로 분석 결과를 이해하고 목표 달성을 위해 필요한 행동 전략을 기획할 수 있습니다.

심층 분석 결과 제공

전문가의 더욱 심도있는 전문 데이터 분석을 위해 분석 결과를 기반으로 하여 분포도, 히스토그램, 박스그래프 등의 추천 시각화 그래프를 자동 생성하여 제공합니다.

분석 기반의 데이터 예측

데이터 분석을 마친 딥러닝 기반 AI는 분석 결과를 바탕으로 데이터 예측을 수행할 수 있게 됩니다. 분석 결과를 통해 방향을 확인하고 예측을 통해 구체적인 행동을 준비할 수 있습니다.

농산물 가격 예측

농산물 가격은 일정 주기에 따라 수요와 공급이 변하며 그에 따른 가격 변동 예측이 중요합니다. 시계열 데이터 예측을 통해 시간 흐름에 따른 농산물의 가격 변동성을 분석하고 수요에 맞춰 공급량을 조절할 수 있습니다.

주가 변동 예측

주식 가격 데이터는 시간적 속성이 가장 중요한 데이터 중 하나입니다. 과거의 변동 추이를 학습하여 추후 변동성을 예측할 수 있습니다.

재고 비용 최적화

계절성이 있는 상품의 재고 관리는 관리 비용 최적화에서 가장 중요한 부분입니다. 시계열 예측을 통해 재고 변동성을 예측하고 더욱 정확한 재고 관리 전략을 수립할 수 있습니다.

가장 효율적인 인공지능 개발을 바로 시작하세요.