아리마 썸네일형 리스트형 IT 공룡들, 수요 예측 서비스를 시작하다 사실 수요 관리자 입장에서 시계열 예측이나 분석 시스템에 투자하는 일은 투자 대비 효과가 낮은 영역입니다. 많은 양의 데이터 클렌징과 한땀 한땀 제거해야 하는 아웃라이어(Outlier), 각종 파라미터를 조정해야 하는 등 사용 가능한 수요 예측 정보를 획득하기까지의 과정은 오랜 시간이 소요되었고, 이마저도 최종 수요 예측값으로 바로 사용할 수 없는 참조용 베이스라인 정도입니다. 과거 데이터 기준으로 수립한 시계열 예측에 미래 수요를 변화시키는 새로운 요인들을 추가해야만 수요 예측이 완성되기 때문입니다. 최초 시계열 수요 예측의 모델이 되었던 항공 수요처럼 추세, 계절성, 이벤트 등 영향도 분석이 잘 되는 비즈니스 유형이 많지 않고, 수요 예측 모델 정확도를 높이는 과정에서 통계 전문가와 업무 전문가 사이.. 더보기 이전 1 다음
