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시계열 데이터 분석 기법의 장단점 및 예시2025.01.261. ARIMA 모델 ARIMA 모델은 시계열 데이터의 선형적 관계를 잘 포착하여 비교적 간단한 수식으로 데이터 예측이 가능하다는 장점이 있습니다. 주식 가격 예측, 경제 지표 예측, 수요 예측 등에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 그러나 비선형적이거나 계절적 패턴을 가진 데이터에는 적합하지 않으며, 모델의 설정 및 파라미터 최적화가 복잡할 수 있다는 단점이 있습니다. 2. 지수평활법 지수평활법은 데이터의 최신 변화에 빠르게 반응하여 짧은 기간의 예측에 특히 유리합니다. 이 방법은 비교적 간단하고 직관적이며, 데이터가 급격히 변동할...2025.01.26
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시계열 자료 분석과 활용2025.05.011. 시계열 데이터 분석 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 관측된 데이터로, 다양한 변수 간의 인과관계를 분석하는 데 활용됩니다. 시간 간격은 연도별, 계절별, 월별, 일별 등 다양하게 사용되며, 일반적으로 월 단위가 가장 많이 사용됩니다. 시계열 데이터의 특징은 시간의 영향을 받고 서로 독립적이지 않다는 점입니다. 따라서 새로운 분석 방법이 필요합니다. 2. 시계열 데이터의 활용 시계열 데이터는 공학의 신호 처리와 관련이 높으며, 경제학에서 널리 사용되는 방법론입니다. 계량경제학, 금융학, 거시경제학 분석에 활용됩니다. 또한 시...2025.05.01
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마이크로 모빌리티 수요예측 전략2025.01.201. 스마트 모빌리티 스마트 모빌리티는 과거 전동휠이나 스쿠터와 같은 개인이동수단을 의미했으나 현재는 단어 그래도 의미인 똑똑한 이동 수단을 의미한다. 스마트 모빌리티는 여러 가지 의미로 해석될 수 있으며, 기존 교통 시스템에 다양한 융복합 기술을 응용하여 자율주행 차와 같은 새로운 형태의 모빌리티, 사물인터넷 센서와 빅데이터 서비스를 활용한 지능형 교통 체계, 모빌리티 장치의 통합 공유 플랫폼과 같은 모빌리티 서비스를 제공하는 플랫폼 서비스를 의미한다. 2. 마이크로 모빌리티 현황 개인형 교통수단 시장은 공유 자전거에서 전동 킥보...2025.01.20
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전동 킥보드 수요 예측을 통한 서비스 활성화 전략2025.01.241. 수요 예측의 개념 수요 예측은 미래의 수요를 예측하는 과정으로, 과거 데이터를 기반으로 특정 서비스나 제품이 미래에 어느 정도 사용될지를 예측하는 것입니다. 정확한 수요 예측은 자원 배분의 효율성을 높이는 데 중요합니다. 특히 전동 킥보드 서비스 제공 기업의 경우 킥보드의 적재적소 배치가 필수적이기 때문에 수요 예측이 더욱 중요합니다. 2. 수요 예측 방법 전동 킥보드 수요 예측을 위한 대표적인 방법으로는 시계열 분석, 회귀 분석, 인공지능(AI) 기반 예측 등이 있습니다. 시계열 분석은 과거 데이터를 분석하여 미래 수요 패턴...2025.01.24
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30점 만점, 방통대, 예측방법론, 2024-1학기2025.01.261. 원계열 원계열이란 원래의 시계열 자료로 추가적인 조정이 없는 원 상태 그대로를 의미하며 시간에 따라서 관측된 데이터이다. 시계열 자료에서는 시간의 흐름에 따라서 패턴과 변동이 존재하는데, 변동의 요소로는 불규칙변동, 추세변동, 계절변동, 순환변동이 있다. 2. 계절조정 계절조정은 시계열 자료에 있는 계절 변동을 통계적인 방법으로 추출한 뒤, 원래 시계열 자료로부터 제거하여 조정하는 과정을 의미하며, 이 때 계절 변동은 주기가 1년이며, 계절 변화와 여러 관습 등에 의해서 발생하게 된다. 이러한 과정이 원계열에 적용되었을 때, ...2025.01.26
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전동 킥보드 수요 예측 및 활성화 전략2025.05.161. 스마트 모빌리티 스마트 모빌리티는 기존의 교통체계와 스마트 기기의 첨단 기능이 융합되면서 보다 스마트화되고 지능화된 미래 교통서비스의 총체적인 개념이다. 전기와 같은 친환경 연료를 사용하거나 1인용 개인 이동 수단에 집중돼 있어 퍼스널 모빌리티라고도 불린다. 대표적인 사례로는 전동 자전거, 킥보드, 휠 등이 있다. 2. 스마트 모빌리티 서비스 현황 전동 킥보드 서비스는 2018년 9월 국내 최초 공유 킥보드 업체인 킥고잉이 나온 이후, 현재 약 15곳의 공유 킥보드 스타트업이 설립되어 운영 중이다. 사용자는 20대와 30대, ...2025.05.16
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마이크로 모빌리티 서비스 제공 기업의 수요 예측 및 전략적 배치2025.01.171. 수요 예측 방법론 수요 예측을 위해 시계열 분석과 머신 러닝 알고리즘을 활용할 수 있다. 시계열 분석은 과거 패턴을 바탕으로 미래를 예측하는 방법이며, 머신 러닝은 복잡한 데이터에서 패턴을 학습하여 예측하는 방법이다. 각각의 장단점이 있으므로, 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다. 2. 필요한 데이터 유형 및 수집 방법 수요 예측을 위해 필요한 데이터에는 이용 기록 데이터, 고객 프로필 데이터, 외부 환경 데이터가 있다. 이용 기록 데이터는 서비스 애플리케이션에서, 고객 프로필 데이터는 데이터베이스에서, 외부 환경 데이터...2025.01.17
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생산관리 ) 수요 예측, 수요 예측기법 설명2025.04.291. 수요 예측 수요 예측은 기업에서 매우 중요한 역할을 한다. 수요를 정확하게 예측하지 못하면 판매량 조정과 재고 관리에 문제가 생길 수 있으며, 기업의 미래 성장 동력과 경제적 상황 예측에도 어려움을 겪을 수 있다. 기업은 수요 예측을 통해 판매량 결정과 계획 수립을 할 수 있다. 2. 수요 예측 기법 수요 예측 기법에는 주관적인 질적 기법과 객관적인 정량적 기법이 있다. 질적 기법은 개인의 주관적 판단과 지식을 바탕으로 하며, 중장기 예측에 주로 사용된다. 정량적 기법은 경제/통계 지표의 시계열 분석을 통해 미래 변화를 예측하...2025.04.29
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전동 킥보드 수요 예측을 통한 이용 활성화 전략2025.01.191. 수요 예측 방법 A기업은 전동 킥보드의 이용량(수요)을 예측하기 위해 시계열 분석과 회귀 분석을 결합하는 방법을 사용할 수 있습니다. 시계열 분석을 통해 과거 이용량 데이터의 패턴을 파악하고, 회귀 분석을 통해 기상, 인구, 대중교통 등 다양한 요인들이 수요에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다. 2. 필요한 데이터 A기업은 수요 예측을 위해 과거 이용량 데이터, 기상 데이터, 인구 밀도 및 이동 데이터, 대중교통 데이터, 이벤트 및 행사 데이터 등을 수집하고 분석해야 합니다. 이를 통해 다양한 요인들이 전동 킥보드 이용량에 미...2025.01.19
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전동 킥보드 수요 예측 및 활성화 전략2025.04.251. 전동 킥보드 수요 예측 방법 전동 킥보드의 수요를 예측하기 위해서는 지수평활법과 시계열 분해법을 사용하는 것이 좋다. 지수평활법은 과거 데이터를 반영하되 최근 데이터에 더 높은 가중치를 부여하여 수요 변화 추이를 파악할 수 있다. 시계열 분해법은 계절성, 추세, 불규칙 변동 등 다양한 요인을 고려하여 수요를 예측할 수 있다. 이를 통해 전동 킥보드 수요의 변동 요인을 면밀히 분석할 수 있다. 2. 전동 킥보드 수요 예측에 필요한 데이터 전동 킥보드 수요 예측을 위해서는 다음과 같은 데이터가 필요하다: 1) 전동 킥보드 이용량 ...2025.04.25
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