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◼︎ 유통 - 수요예측하기 수요예측은 산업 중에서도 특히 유통에서 매우 중요한 기술이지만, 쉽지 않은 분야이기도 합니다. 회사가 가진 데이터만으로는 예측하기 어려운 외부변수에 상당히 민감하기도 한 탓입니다. 예를 들어, 연예인이 사용해서 화제가 되는 상품이라던가, 코로나 관련 뉴스에 따라 특정상품의 사재기가 발생하는 상황이라던가 하는 경우들이죠. 이들은 기존 데이터만으로는 예측하기 어렵고 외부 데이터를 수집해서 분석하는 등의 고려가 필요합니다. 이마트에서 40여개의 변수를 활용해서 예측모델을 개발하고 적용하기로 했나 봅니다. 기사에서는 요일,가격,날씨,시즌,행사 등 이미 자체보유한 데이터들만 나열하고 있는데 아마도 외부 데이터들을 활용하고 있지 않을까 싶습니다. 만일 지속적으로 수집해서 분석하는 방식이 아니라 해도 대내·외적으로 발생하는 이벤트들을 입력해서 추론하거나 시계열분석에 반영하는 형태가 아니라면 정확도를 높이기는 쉽지 않을 테고요. 아마도 기술은 공개하지 않을 것 같지만 어떻게 분석했는지 궁금해집니다 ㅎㅎ

이마트의 인공지능 수요예측, 먹혔나? - Byline Network

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2020년 11월 24일 오후 5:38

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