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 스크립트 API 유틸
Pure Python을 이용하여 다양한 비즈니스 실행 및 결과를 생성하는 PythonScript 노드에서 기본적으로 사용되는 유틸성 API
- 기본 배포 모듈
특정 기능을 독립적으로 수행하도록 캡슐화되어, 간단한 파라미터값 세팅을 통해 필요할 때마다 호출하여 통계 분석 결과를 도출 할 수 있는 기본 배포 모듈
9.2 AUD Conflux 기본 배포 파이썬 버전 정보
AUD Conflux 기본 배포 파이썬 패키지 관리자 정보 및 제공 파이썬 버전 정보는 아래와 같습니다.
| 패키지 관리자 명 | 파이썬 버전 정보 |
|---|---|
| Miniconda | 3.10 |
9.3 AUD Conflux 기본 배포 모듈 파이썬 필수 라이브러리 목록 및 라이브러리 버전 정보
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 정보
| 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 |
9.4 AUD Conflux 기본 배포 모듈별 파이썬 라이브러리 목록
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 |
| Prophet | pandas, numpy, scipy, prophet, holidays, scikit-learn, openpyxl | |
| 이상치 탐지 | Isolation Forest | pandas, numpy, scikit-learn, openpyxl |
| One-Class SVM | ||
| 차원 축소 | PCA | pandas, numpy, scipy, scikit-learn, openpyxl |
| t-SNE | ||
| 모델 평가 및 성능 검증 | RMSE | pandas, numpy, scikit-learn, openpyxl |
| ROC-AUC | ||
| 군집 분석 | 계층적 군집(Clustering Hierarchical) | pandas, numpy, scipy, scikit-learn, matplotlib |
| 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 |
| 랜덤 포레스트(Classification Random Forest) | ||
| 회귀 분석 | 로지스틱(Regression Logistic) | |
| 선형회귀(Regression Linear) | ||
| 파이썬 스크립트 API 유틸 | pandas, pyarrow | |
9.5 AUD Conflux 기본 배포 모듈 파이썬 라이브러리 추가 가이드
- 개요
- 기본으로 배포되는 파이썬 모듈에 라이브러리 추가가 필요할 경우 이 방법을 이용한다. - 준비사항
- 폐쇄망이 아닌 경우 명령어를 통해 추가 라이브러리를 구성한다.
- 차단된 폐쇄망인 경우 오프라인 설치 방법을 통해 추가 라이브러리를 구성해야 한다. - 기본 설치된 파이썬의 경로로 진입하여 모듈 설치
3-1) {제품 설치 경로}/WEB-INF/_AUD_CONFLUX_/py310_win 경로 진입
3-2) 해당 경로에서 pip install 명령어를 사용하여 설치 하고 싶은 모듈을 설치한다.