브라이틱스(Brightics)에서 지수가중이동평균(EWMA)를 수행할 수 있는 EWMA를 알아본다.
Extraction Time Series EDA Pre-Processing
※ 본 내용은 Load 함수 블럭에서 bike.csv 파일을 불러온 후에 진행한다.
※ bike.csv 다운받기 [클릭]
개요
단순이동평균은 이동평균 대상이 되는 시계열 자료에 동일한 가중치를 두지만 EWMA는 가중이동평균과 같이 이동평균 대상 자료에 가중치를 설정할 수 있다. EWMA가 가중이동평균과 다른 점은 지수평활계수($\alpha$)를 사용하여 최근 자료에 얼마나 높은 가중치를 둘 것인지 정할 수 있다는 점이다. 이를 EWMA 함수 블럭으로 알아보자.
설정
EWMA 블럭의 설정 창은 다음과 같다.
Input Columns 에는 이동평균 대상 변수를 지정해준다.
Period Number 는 EWMA대상이 되는 시계열 자료의 개수를 의미하며 Moving Average에서 지정해주는 Window Size 와 같다고 보면 된다.
※ Moving Average 포스팅 바로가기 -> [클릭]
Ratio Type 은 지수평활계수 관련 설정인데 “Custom”을 선택할경우 Custom Ratio 에서 0 부터 1 사이의 값을 넣어 평활 정도를 조정할 수 있다. “Wilder’s Ratio”를 선택하면 Period Number 에 입력한 값의 역수가 된다.
추가로 특정 변수의 원소를 기준으로 묶음 연산을 하고자 할 때는 대상이 되는 변수를 아래 Group By 부분에서 [Select] 버튼을 눌러 변수 목록을 불러와 선택해준다. 묶음 연산은 되도록이면 연속형 변수가 아닌 명목형 변수를 기준으로 수행을 권장한다.
결과
특정 시간대의 자전거 총 대여 숫자인 count 변수를 대상으로 EWMA를 실시한 결과는 다음과 같다. 이 때 지수평활계수는 0.1로 설정하였다.
