요약 통계
이전 레슨에서 NannyML이 특징의 통계적 변화를 추적하는 다섯 가지 방법을 제공한다는 것을 살펴봤어요.
이번 연습에서는 Hotel Booking 데이터셋의 lead_time 특징에 집중해 보겠습니다. lead_time은 예약이 몇 일 전에 이루어졌는지를 나타내요. 합계, 중앙값, 표준편차 통계를 활용해 시간이 지남에 따라 고객의 예약 행동이 어떻게 변해 왔는지 유용한 인사이트를 얻을 수 있어요.
참고(Reference) 세트와 분석(Analysis) 세트, 그리고 nannyml 라이브러리는 이미 로드되어 있어 바로 사용하실 수 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 Machine Learning 모니터링
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Define analyzed column
analyzed_column = [____]
# Intialize sum values calculator
sum_calc = ____.____(
____=____,
chunk_period='m',
timestamp_column_name='timestamp'
)
# Fit, calculate and plot the results
sum_calc.fit(reference)
sum_calc_res = sum_calc.calculate(analysis)
sum_calc_res.plot().show()