마이크로 모빌리티 수요 예측 방법

본 내용은 " 5주 1강에서 수요예측에 대해 학습했습니다. 최근 마이크로 모빌리티(전동 킥보드, 공유 자전거 등)의 수요와 공급이 " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2023.08.10

문서 내 토픽

• 1. 수요 예측 방법

  기업 A는 전동 킥보드 서비스 제공 기업으로, 전동 킥보드의 이용량(수요)을 늘리기 위해 수요 예측을 수행해야 합니다. 가장 적절한 수요 예측 방법은 뉴스벤더 모델을 활용하는 것입니다. 이 모델을 통해 시장 동향 파악, A/F 비율 도출, 최적 주문량 산정 등을 할 수 있습니다.

• 2. 필요한 데이터

  뉴스벤더 모델을 활용하기 위해서는 다음과 같은 데이터가 필요합니다. 1) 전동 킥보드 판매처의 과거 예측 수요량과 실제 수요량, 당해연도 수요 예측 정보 2) 거래하는 전동 킥보드 판매처의 A/F 비율 데이터 3) 인계비, 기대이윤 등을 계산할 수 있는 정보

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• 1. 수요 예측 방법

  수요 예측은 기업의 성공을 위해 매우 중요한 요소입니다. 정확한 수요 예측을 통해 기업은 생산, 재고, 마케팅 등 다양한 의사결정을 효과적으로 할 수 있습니다. 수요 예측 방법에는 시계열 분석, 회귀 분석, 신경망 모델 등 다양한 기법이 있습니다. 각 방법은 장단점이 있으므로 기업의 상황과 데이터 특성에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다. 또한 수요 예측 모델을 지속적으로 개선하고 검증하는 것이 중요합니다. 이를 통해 기업은 불확실성에 효과적으로 대응하고 경쟁력을 높일 수 있습니다.

• 2. 필요한 데이터

  수요 예측을 위해서는 다양한 데이터가 필요합니다. 우선 과거 판매 실적, 가격, 프로모션 정보 등의 내부 데이터가 필수적입니다. 이 외에도 경쟁사 정보, 거시경제 지표, 계절성 요인 등의 외부 데이터도 중요합니다. 데이터의 범위와 품질에 따라 예측 모델의 성능이 크게 달라질 수 있습니다. 따라서 기업은 다양한 데이터 소스를 확보하고 데이터 전처리 및 통합 작업을 체계적으로 수행해야 합니다. 또한 데이터 분석 역량을 강화하여 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있어야 합니다. 이를 통해 기업은 보다 정확한 수요 예측을 할 수 있을 것입니다.