1. 모델 고도화

• 예측 성능 개선을 위한 문제 정의

1-1. 문제 정의 및 해결 방안

<aside> 1. 문제 상황 및 영향

• 기존 모델은 수요 변동성이 큰 특정 기간이나 물품들의 성능이 좋지 않은 상황
• 예측 정확도가 불안정은 품절 또는 과잉 재고 문제를 초래
• 수요 변동성을 잡을 수 있는 안정적인 성능의 모델이 필요하다고 판단 </aside>

<aside> 2. 원인 분석 및 가설 수립

• 6개월간 예측 시물레이션 결과, 행사나 외부 요인 등에 크게 반응하는 물품들의 성능 이슈 확인
• 해당 수요는 미리 주문하는 경향이 큰 것을 확인 → 수요 변동을 잡는 주요가 될 것이란 가설 수립
• 총 주문량의 변동성이 더 낮은 것을 확인하여, 큰 단위의 예측이 변동성을 낮춰줄 것이란 가설 수립 </aside>

<aside> 3. 해결 방법

• 고객들이 받을 날짜를 정해놓고 주문하는 시스템 구조에서, 수요 변동의 단서를 줄 수 있는 "확정 수량"이라는 주요 변수를 발굴하여 모델에 추가 반영
• 큰 단위 예측인 총 주문량을 예측하는 문제의 모델을 추가 개발하여, 기존 모델과의 앙상블 진행 </aside>

<aside> 4. 결과 및 성과

• 신규 변수 추가를 통해, 수요의 변동성을 잡는 효과
• 큰 단위를 예측하는 모델과 작은 단위를 예측하는 성격이 다른 두 모델 앙상블을 통한 안정적인 성능 확보
• 예측 정확도 15%p 향상 </aside>

1-2. 문제 정의 과정