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9.1 AUD Conflux 기본 배포 모듈 및 스크립트 실행 가능 파이썬 버전 정보

AUD Conflux 파이썬 스크립트 및 모듈을 사용하는데 필요한 파이썬 버전은 아래와 같습니다.

	파이썬 버전 정보
파이썬 스크립트 API 유틸	3.8 ~ 3.13
기본 배포 모듈	3.8 ~ 3.12

※ 파이썬 ※ 파이썬 3.9 이하 버전은 공식 지원 종료(EOL)로 인해 보안 취약점 노출 및 라이브러리 호환성 결여 문제가 있으므로, 런타임 안정성 확보를 위해 최소 3.10 이상의 사용을 강력히 권장합니다.

※ 대규모 데이터 처리 및 메모리 최적화를 위해 64bit 아키텍처 기반의 파이썬 설치가 필수적입니다.

파이썬 스크립트 API 유틸
Pure Python을 이용하여 다양한 비즈니스 실행 및 결과를 생성하는 PythonScript 노드에서 기본적으로 사용되는 유틸성 API 입니다.

특정 기능을 독립적으로 수행하도록 캡슐화되어, 간단한 파라미터값 세팅을 통해 필요할 때마다 호출하여 통계 분석 결과를 도출 할 수 있는 기본 배포 모듈입니다.

AUD Conflux 기본 배포 파이썬 패키지 관리자 정보 및 제공 파이썬 버전 정보는 아래와 같습니다.

패키지 관리자 명	파이썬 버전 정보
Miniconda	3.10

AUD Conflux의 파이썬 모듈 구동을 위한 필수 라이브러리 목록 구성은 아래와 같습니다.

라이브러리	설명
pandas	데이터 조작 및 분석을 위한 핵심 라이브러리로, 테이블 형태의 DataFrame 처리에 특화된 라이브러리
pyarrow	대용량 데이터의 고속 처리 및 Parquet 파일 형식 입출력을 지원하는 라이브러리
numpy	고성능 수치 계산과 다차원 배열 연산을 지원하는 과학 계산의 기초 라이브러리
scipy	NumPy를 기반으로 하여 적분, 최적화, 통계 등 더 고도화된 과학 기술 계산 기능을 제공하는 라이브러리
scikit-learn	분류, 회귀, 군집화 등 다양한 머신러닝 알고리즘과 모델 평가 도구를 제공하는 표준 라이브러리
matplotlib	데이터를 차트나 그래프 등 다양한 형태의 이미지로 시각화하는 라이브러리
statsmodels	통계적 모델 추정, 가설 검정, 데이터 탐색 기능을 제공하는 통계 분석 전용 라이브러리
pmdarima	시계열 분석 모델인 ARIMA의 최적 파라미터를 자동으로 찾아주는(Auto-ARIMA) 도구 라이브러리
prophet	계절성과 휴일 효과를 반영하여 시계열 데이터를 예측하는 Meta에서 개발한 모델 라이브러리
holidays	국가별 공휴일 날짜 정보를 생성하여 시계열 예측 정확도를 높이는 데 도움을 주는 라이브러리
openpyxl	Excel 파일(.xlsx)을 파이썬에서 직접 읽거나 쓸 수 있도록 지원하는 라이브러리

AUD Conflux의 파이썬 버전별 라이브러리 호환성 정보는 아래와 같습니다.

라이브러리	Python 3.8	Python 3.9	Python 3.10 - 3.11	Python 3.12	Python 3.13
pandas	1.5.0 ~ 2.1.0 미만	2.0.0 ~ 2.3.0 미만	2.1.0 ~ 3.0.0 미만	2.1.0 ~ 3.0.0 미만	2.2.3 ~ 3.0.0 미만
pyarrow	13.0.0 ~ 14.0.0 미만	14.0.0 ~ 18.0.0 미만	14.0.0 ~ 24.0.0 미만	15.0.0 ~ 24.0.0 미만	18.0.0 ~ 24.0.0 미만
numpy	1.24.0 ~ 1.25.0 미만	1.26.0 ~ 2.0.0 미만	1.26.0 ~ 2.5.0 미만	1.26.0 ~ 2.5.0 미만
scipy	1.10.0 ~ 1.11.0 미만	1.11.0 ~ 1.14.0 미만	1.11.0 ~ 1.17.0 미만	1.11.0 ~ 1.17.0 미만
scikit-learn	1.3.0 ~ 1.4.0 미만	1.3.0 ~ 1.6.0 미만	1.3.0 ~ 1.9.0 미만	1.4.0 ~ 1.9.0 미만
matplotlib	3.7.0 ~ 3.8.0 미만	3.8.0 ~ 3.10.0 미만	3.8.0 ~ 3.11.0 미만	3.8.0 ~ 3.11.0 미만
statsmodels	0.13.0 ~ 0.14.0 미만	0.14.0 ~ 0.15.0 미만	0.14.0 ~ 0.15.0 미만	0.14.0 ~ 0.15.0 미만
pmdarima	2.0.3 ~ 2.1.0 미만	2.0.3 ~ 2.1.0 미만	2.0.3 ~ 2.2.0 미만	2.0.3 ~ 2.2.0 미만
prophet	1.1.4 ~ 1.2.0 미만	1.1.4 ~ 1.2.0 미만	1.1.4 ~ 1.2.0 미만	1.1.4 ~ 1.2.0 미만
holidays	0.35 ~ 0.38 미만	0.38 ~ 0.50 미만	0.40 ~ 1.0.0 미만	0.40 ~ 1.0.0 미만
openpyxl	3.1.2 ~ 3.2.0 미만	3.1.2 ~ 3.2.0 미만	3.1.2 ~ 3.2.0 미만	3.1.2 ~ 3.2.0 미만

AUD Conflux의 분석 모듈 구동을 위한 필수 라이브러리 구성은 아래와 같습니다.

모듈 카테고리	기본 배포 모듈 명	사용 라이브러리
시계열 예측	ARIMA	pandas numpy statsmodels pmdarima scikit-learn openpyxl
시계열 예측	Prophet	pandas numpy scipy prophet holidays scikit-learn openpyxl
이상치 탐지	Isolation Forest	pandas numpy scikit-learn openpyxl
이상치 탐지	One-Class SVM	pandas numpy scikit-learn openpyxl
차원 축소	PCA	pandas numpy scipy scikit-learn openpyxl
차원 축소	t-SNE	pandas numpy scipy scikit-learn openpyxl
모델 평가 및 성능 검증	RMSE	pandas numpy scikit-learn openpyxl
모델 평가 및 성능 검증	ROC-AUC	pandas numpy scikit-learn openpyxl
군집 분석	계층적 군집(Clustering Hierarchical)	pandas numpy scipy scikit-learn matplotlib
군집 분석	K MEANS(Clustering K-MEANS)	pandas numpy scipy scikit-learn matplotlib openpyxl
분류 분석	의사결정 트리(Classification Decision Tree)	pandas numpy scipy scikit-learn openpyxl
분류 분석	랜덤 포레스트(Classification Random Forest)
회귀 분석	로지스틱(Regression Logistic)
회귀 분석	선형회귀(Regression Linear)
파이썬 스크립트 API 유틸		pandas pyarrow

개요
- 기본으로 배포되는 파이썬 모듈에 라이브러리 추가가 필요할 경우 이 방법을 통해 라이브러리 추가가 가능합니다.
준비사항
- 폐쇄망이 아닌 경우 명령어를 통해 추가 라이브러리를 구성할 수 있습니다.
- 차단된 폐쇄망인 경우 오프라인 설치 방법을 통해 추가 라이브러리를 구성할 수 있습니다.
기본 설치된 파이썬의 경로로 진입하여 모듈 설치

3-1) 파이썬 기본 배포 모듈 경로 진입합니다.
- windows: {제품 설치 경로}/WEB-INF/_AUD_CONFLUX_/py310_win
- linux: {제품 설치 경로}/WEB-INF/_AUD_CONFLUX_/py310_linux

3-2) 해당 경로에서 모듈 설치 명령어 혹은 오프라인에서 미리 받아온 설치 파일을 위치하여 모듈을 설치합니다.