행정 데이터의 시간 추세를 활용하는 데에는 TAIB 외에도 다양한 방법들이 존재합니다.
시계열 분석(Time Series Analysis): 시계열 데이터를 분석하여 시간에 따른 변화 및 패턴을 파악하는 방법으로, 행정 데이터의 시간적 흐름을 이해하는 데 유용합니다.
클러스터링(Clustering): 데이터를 서로 비슷한 특성을 가진 그룹으로 묶어주는 클러스터링 기법을 활용하여 시간적 패턴이 유사한 데이터를 그룹화할 수 있습니다.
시계열 예측 모델(Time Series Forecasting Models): ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average), Prophet, LSTM(Long Short-Term Memory) 등의 모델을 활용하여 시간에 따른 데이터의 미래 값을 예측할 수 있습니다.
패턴 인식 기법(Pattern Recognition Techniques): 행정 데이터에서 특정 시간 패턴을 인식하고 분석하는 기법을 활용하여 시간적 변화에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다.