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최근 마이크로 모빌리티(전동 킥보드, 공유 자전거 등)의 수요와 공급이 급증하고 있습니다. A기업은 전동 킥보드 서비스 제공 기업으로 전동 킥보드의 이용량(수요)을 늘리기 위해 먼저 이용량(수요)을 예측하고, 킥보드를 배치하려고 합니다. A기업은 킥보드 이용 활성화 전략을 수립하기 위해 어떻게 수요예측을 수행하는 것이 좋을지 예측 방법, 필요한 데이터, 그 이유를 함께 서술하세요.
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요.
마이크로 모빌리티 서비스의 수요와 공급이 급증하고 있는 현 상황에서, A기업이 전동 킥보드 서비스를 제공하여 이용량을 늘리기 위해서는 먼저 수요를 예측하는 것이 매우 중요합니다. 이를 위해 A기업은 수요 예측 모델을 구축해야 합니다.
먼저, 수요 예측을 위해 A기업은 킥보드 이용 관련 데이터를 수집해야 합니다. 예를 들어, 과거 이용 패턴, 시간대별/지역별 이용량, 기상 조건, 축제 또는 이벤트 일정 등 다양한 변수를 고려할 수 있습니다. 이 데이터를 분석하여 예측 모델을 학습시키면서 수요를 예측할 수 있습니다.
더불어 A기업은 머신러닝 기술과 예측 알고리즘을 활용하여 정확한 예측을 위해 노력해야 합니다. 예를 들어, 선형회귀, 의사결정트리, 신경망 등의 알고리즘을 사용하여 다양한 데이터를 바탕으로 수요를 예측할 수 있습니다.
수요를 예측함으로써 A기업은 효율적으로 킥보드를 배치하고, 서비스를 최적화할 수 있어서 고객들에게 더 나은 경험을 제공할 수 있을 것입니다.
열심히 읽고 답변했어요!
