행동 변화점 분석 (Behavioral Change Point Analysis) #

행동 변화점 분석은 시간의 흐름에 따라 관찰되는 데이터에서 행동 패턴이 갑자기 달라지는 시점을 찾아내는 분석 방법이다.
이러한 변화점은 마케팅, 사용자 행동 분석, 제조 공정 등 다양한 분야에서 중요한 의미를 가진다.
예를 들어, 사용자의 서비스 이용 패턴이 갑자기 바뀌는 시점이나, 매출이 급격히 변하는 시점 등을 찾아내는 데 활용할 수 있기 때문이다.

행동 변화점 분석에서는 주로 시계열 데이터 분석 기법을 사용한다.
대표적인 방법으로는 CUSUM, 이동평균, Bayesian Change Point Detection, PELT(Pruned Exact Linear Time) 알고리즘 등이 있다.
이러한 기법들은 데이터의 평균, 분산, 분포 등이 일정 구간에서 갑자기 달라지는 지점을 통계적으로 검출하는 역할을 한다.

실제 분석을 할 때는 데이터의 특성과 목적에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요하다.
또한, 변화점이 실제로 의미 있는 변화인지, 단순한 노이즈인지 해석하는 것도 중요하다.

행동변화점분석을 통해 이상 징후를 조기에 발견하거나, 전략적 의사결정의 근거를 마련할 수 있으므로 데이터 분석 실무에서 꼭 알아두면 좋은 기법이다.