9.1 AUD Conflux 파이썬 버전 권장 사양

AUD Conflux 를 사용하는데 필요한 파이썬 최소 버전은 아래와 같습니다.

	최소사양	권장사양
Python	3.8	3.11

9.2 AUD Conflux 파이썬 필수 라이브러리 목록

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

라이브러리명	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 분석 모듈별 구동을 위한 필수 라이브러리 구성은 아래와 같습니다.

분류	모듈	사용 라이브러리
ConfluxUtil		pandas pyarrow
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	Clustering Hierarchical	pandas numpy scipy scikit-learn matplotlib
군집 분석	Clustering K-MEANS	pandas numpy scipy scikit-learn matplotlib openpyxl
분류 분석	Classification Decision Tree	pandas numpy scipy scikit-learn openpyxl
분류 분석	Classification Random Forest
회귀 분석	Regression Linear
회귀 분석	Regression Logistic