Luna Insight
예측 정확도 분석 및 시그널 기여도 귀인 대시보드
예측 정확도 분석 중...
시그널 분석 중...
ARIMA 소셜 트렌드 예측
ARIMA(2,1,1) 시계열 예측
실측 60일 + 예측 14일ARIMA 모델 피팅 중...
예측 모델 로드맵
OTT 업계 표준 시계열 예측 모델 발전 경로
ARIMA— 베이스라인 모델적용 중
단변량 시계열 자기회귀. 트렌드와 자기상관만으로 예측.
SARIMA— 요일 패턴 반영적용 중
주간 계절성(s=7) 파라미터 추가. 요일별 시청 패턴 포착.
SARIMAX— 외생변수 포함다음 단계
신작 공개일, 마케팅 집행량, 네이버 검색량 등 외부 시그널을 예측에 반영.
Prophet / XGBoost— 휴일·이벤트 + 콘텐츠 메타예정
Prophet으로 휴일/이벤트 효과, XGBoost/LGBM으로 콘텐츠 메타데이터(장르, 출연진) 포함.
LSTM / Transformer— 대규모 예측예정
대규모 멀티 타이틀 동시 예측. 타이틀 간 카니발라이제이션 모델링.
다음 목표: SARIMAX
현재 SARIMA 모델에 외생변수(Exogenous Variables)를 추가하면 예측 정확도를 크게 높일 수 있다. 타이틀 검색량, DAU, 시청시간 예측 시 신작 공개일, 마케팅 집행량, 네이버 검색량 등을 외생변수로 함께 투입하면 이벤트 기반 변동을 사전에 포착할 수 있다.
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