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시계열 데이터

• 시계열 데이터에서 결측치를 단순히 삭제하지 않고 보간법을 사용해야 하는 이유는 시계열 데이터가 가진 고유한 특성인 **‘연속성’**과 ‘시간적 의존성’ 때문이다.

시계열 데이터의 이상치 처리 방법

❌ 옳지 않은 방법

해당 시점의 데이터를 무조건 삭제

• 시계열 데이터에서 특정 시점을 완전히 삭제해 버리면 시간축의 연속성이 깨지게 된다. 타임스탬프의 간격이 불규칙해지면 ARIMA, LSTM 등 일정한 시간 간격을 가정하는 시계열 예측 모델을 적용할 수 없거나, 모델이 계절성 및 추세 패턴을 왜곡하여 학습하게 된다. 또한, 이상치 자체가 장비 결함이나 시장 폭락 같은 ‘중요한 시그널’일 수 있으므로 도메인 검토 없는 무조건적인 삭제는 지양해야 한다.

⭕ 올바른 방법 기법들

선형 보간법 적용

• 이상치로 판명된 값을 삭제하는 대신 결측치로 비워둔 후, 앞뒤의 정상적인 데이터 점들을 직선으로 연결하여 중간 값을 메우는 방식이다. 시간축을 유지하면서 흐름을 자연스럽게 만든다.

이동평균을 이용한 스무딩

• 이상치가 포함된 거친 데이터에 이동평균을 적용하면, 급격하게 튀는 변동성이 상쇄되고 데이터가 매끄럽게 보정되어 전체적인 트렌드를 파악하기 쉬워진다.

계절성을 고려한 분해 후 보정

• 시계열 데이터를 추세, 계절성, 잔차로 분해한 뒤, 계절성이나 추세 패턴을 제외한 잔차 부분에서 튀는 이상치만 찾아서 보정하는 고도화된 방법이다. 주기적 패턴을 망가뜨리지 않고 이상치만 정교하게 다룰 수 있다.

→ 시계열에서 이상치를 다룰 때는 데이터 행을 ‘삭제’ 하는 것이 아니라, 이상치 값을 빈칸으로 만드는 ‘마스킹’ 후 ’보간’ 또는 ‘보정’ 하는 것이 정석이다.

Streamlit

A. 만능 출력 도구: st.write

타입을 자동 감지해서 알맞은 방식으로 표시한다.

무엇을 써야 할지 모를 때의 정답.

import streamlit as st
import pandas as pd

# 문자열 -> 텍스트
st.write("외경 측정값을 표시합니다.")
st.write("안뇽")

st.write(50.012)

st.write('**굵게**와 *기울임*도 됩니다.')

st.write({"line":"A","lot":"L-2026-001","cpk":1.42})

df = pd.DataFrame({
 "측정번호": [1, 2, 3],
 "외경(mm)": [50.01, 49.97, 50.18],
})
st.write(df)

st.write("라인:","A","/ 로트:","L-2026-001")

B. 텍스트 계열

st.title("🏭 QC 측정 대시보드") # 페이지에 보통 하나만
st.header("1. 라인 A 현황") # 큰 섹션 구분
st.subheader("외경 측정") 

st.markdown(
 """
 ### 오늘의 요약
 - **측정 수**: 120건
 - **불량률**: 2.5%
 - **Cpk**: 1.42
 | 라인 | 합격률 |
 |---|---:|
 | A | 99.2% |
 | B | 96.8% |
 """
)

st.metric("Cpk", "1.42")
st.caption("Cpk ≥ 1.33 이면 공정능력 양호로 판단")

st.code(
 """
 SELECT line, AVG(dim_mm) AS mean
 FROM measurements
 WHERE date = '2026-05-18'
 GROUP BY line;
 """,
 language="sql",
 line_numbers=True, # 1.30+
)

 
st.write("위쪽 섹션")
st.divider()
st.write("아래쪽 섹션")

with st.echo():
 # 이 코드는 화면에도 표시되고, 실제로도 실행됨
 measurement = 50.012
 pass_fail = "합격" if 49.8 <= measurement <= 50.2 else "불합격"
 st.write(f"{measurement} mm → {pass_fail}")