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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.
A기업이 전동 킥보드 서비스 제공 기업으로서 수요를 예측하려면 몇 가지 예측 방법과 필요한 데이터를 고려해야 합니다. 수요예측에는 여러 방법이 있지만, 가장 효과적인 접근 방법은 데이터 기반의 예측 모델을 사용하는 것입니다. 이를 위해 A기업은 다음과 같은 데이터를 수집해야 합니다.
첫째로, A기업은 과거 킥보드 대여 기록을 분석하여 이용량의 패턴을 파악해야 합니다.
- 대여 기록의 시간대, 날짜, 장소 등을 포함한 데이터를 수집하여 이용량과 관련된 트렌드를 분석할 수 있습니다.
- 과거 데이터를 바탕으로 특정 시간대나 요일에 수요가 높은 경향이 있다면 해당 패턴을 예측 모델에 반영할 수 있습니다.
- 예를 들어, 주말이나 출퇴근 시간대에 수요가 증가한다면 이를 예측 모델에 반영하여 배치 계획을 수립할 수 있습니다.
둘째로, A기업은 외부 데이터를 활용하여 예측 모델을 개선할 수 있습니다.
- 기상 데이터나 행사 일정과 같은 외부 요인이 킥보드 이용량에 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 데이터를 수집하여 예측 모델에 통합하면 더욱 정확한 예측을 할 수 있습니다.
- 예를 들어, 휴일이나 날씨가 좋을 때 킥보드 이용량이 증가한다면 이를 예측 모델에 반영하여 배치 계획에 활용할 수 있습니다.
마지막으로, A기업은 테스트와 검증을 통해 모델의 성능을 평가해야 합니다.
- 예측 모델은 정확성과 신뢰성이 중요합니다. A기업은 과거 데이터를 활용하여 모델을 학습시키고, 새로운 데이터로 모델을 테스트하고 검증해야 합니다.
- 모델의 예측력이 높고 신뢰할 수 있는 경우, A기업은 이를 기반으로 킥보드의 배치 계획을 수립할 수 있습니다.
따라서, A기업은 과거 이용량 데이터, 외부 데이터, 예측 모델의 성능 평가를 통해 킥보드 수요 예측을 수행하여 더욱 효과적인 킥보드 이용 활성화 전략을 수립할 수 있습니다.
