현업에서 활용도가 높은 소매 유통 업계의 수요 예측 프로젝트로 해보겠습니다.
🛒 실제 사례: 대형마트의 제품 수요 예측 프로젝트
🔍 1단계. 문제 정의 & 목표 설정
| 항목 | 예시 |
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| 🎯 문제 정의 | 다음 주에 특정 지점에서 특정 제품의 판매량을 예측하라 (회귀 문제) |
| 📈 목표 지표 | RMSE, MAE (정확한 수요 예측으로 재고 손실 최소화) |
| 🎯 성공 기준 | RMSE < 20% or MAE < 10개 (단위는 판매 수량 기준) |
📥 2단계. 데이터 수집
| 항목 | 예시 |
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| 🔍 내부 데이터 | 과거 2년치 판매 데이터 (일별/지점별/제품별), 가격 변동, 재고 수량 |
| 🌐 외부 데이터 | 기상청 데이터 (날씨, 온도), 공휴일 캘린더, 로컬 이벤트 일정 |
| 🛠 웹/센서 | POS기기 로그, 유동인구 센서 (카운팅 IoT 기기) |
🧹 3단계. 데이터 정제 및 전처리
| 항목 | 예시 |
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| 🧼 결측치 처리 | 특정 일자 판매 누락 → 0으로 대체 or 보간 |
| 🧾 이상치 제거 | 갑자기 100배 이상 뛴 수치 제거 (예: 오류 스캔) |
| 🧮 인코딩 | 제품 카테고리, 요일, 공휴일 여부 인코딩 |
| ⚖️ 스케일링 | 가격, 유동인구 수 등 연속형 변수 정규화 |
| 🧪 데이터 분할 | train_test_split() (기간 기준으로 나눔) or TimeSeriesSplit 사용 |
🧠 4단계. 모델링
| 항목 | 예시 |
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| 📌 기본 모델 | LinearRegression, DecisionTreeRegressor |
| 🔍 복잡한 모델 | XGBoost, LightGBM (대규모 트리 기반 모델) |
| 🤖 신경망 | Simple Dense NN (날짜 + 판매량 학습), LSTM (시계열 구조) |
| 🔎 하이퍼파라미터 튜닝 | Optuna를 사용한 자동화 튜닝 |
🔁 5단계. 검증 및 평가
| 항목 | 예시 |
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| 🧪 검증 방식 | K-Fold는 시계열에 부적합 → TimeSeriesSplit 사용 |
| 📈 성능 지표 | RMSE, MAE (절대 오차 기반) |
| 📊 시각화 | 예측값 vs 실제값 시계열 비교 그래프, 잔차 분석 플롯 |
🧠 6단계. 모델 개선 전략
| 항목 | 예시 |
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| 💡 피처 엔지니어링 | 이동평균, 전주 판매량, 주말 여부, 날씨변수 생성 |
| 💼 데이터 확장 | 2년 → 3년 데이터, 새로운 점포 포함 |
| 🔍 모델 교체 | CNN-LSTM 구조로 시계열 + 패턴 인식 통합 |
| 🧬 앙상블 | XGBoost + LSTM 앙상블 예측 평균 사용 |
🚀 7단계. 배포 및 운영
| 항목 | 예시 |
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| 💾 모델 저장 | joblib.dump(model, "model.pkl") |
| 🧪 테스트 API | Flask로 API 구축 → 판매량 예측 엔드포인트 제공 |
| 🔍 모니터링 | Streamlit 대시보드: 일별 예측 정확도 확인, 피드백 수집 |
| ♻️ 재학습 자동화 | 월 1회 자동 재학습 + 예측 업데이트 (Airflow로 주기화) |