개발자는 Amazon S3에 시간별 과거 수요 데이터를 가지고 있지만, 일부 시간 데이터가 누락되었습니다. 개발자는 ARIMA 모델이 적합한지 확인하고 싶습니다. ARIMA 적합성을 확인하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

ARIMA 모델은 시계열 데이터에 적합하며, 계절성 및 추세 구성 요소를 이해하는 것이 중요합니다. 누락된 시간별 데이터가 있는 경우, 일별 총계로 데이터를 리샘플링하면 누락된 값의 영향을 줄이고 데이터의 전반적인 추세와 계절성을 더 명확하게 파악할 수 있습니다. SageMaker Data Wrangler는 S3에서 데이터를 로드하고 리샘플링하는 데 효과적인 도구입니다. 리샘플링 후 계절-추세 분해를 수행하면 데이터의 계절성, 추세, 잔차를 시각적으로 확인하여 ARIMA 모델의 적합성을 판단할 수 있습니다. 다른 옵션들은 다음과 같은 이유로 최적의 방법이 아닙니다: 누락된 시간별 값을 대체하는 것은 데이터의 실제 패턴을 왜곡할 수 있으며, 특히 ARIMA 모델의 경우 데이터의 연속성이 중요하므로 신중해야 합니다. SageMaker Autopilot은 ARIMA를 직접적인 문제 유형으로 지원하지 않으며, 주로 분류 및 회귀 문제에 사용됩니다.