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A기업은 전동 킥보드 서비스의 이용량을 늘리기 위해 수요 예측을 수행해야 합니다. 수요 예측은 고객들이 전동 킥보드를 어떤 시기에, 어느 지역에서, 얼마나 많이 이용할지를 예측하는 것입니다. 이를 통해 A기업은 킥보드를 효율적으로 배치하여 서비스의 이용성과 만족도를 높일 수 있습니다.

수요 예측을 수행하기 위해서는 다양한 예측 방법과 필요한 데이터를 활용할 수 있습니다. 예측 방법 중 하나는 시계열 분석입니다. 시계열 분석은 과거 데이터의 패턴과 경향을 분석하여 미래의 수요를 예측하는 방법입니다. 예를 들어, 과거의 킥보드 이용량 데이터를 바탕으로 계절성 패턴이나 주간/일간 변동성을 파악하여 미래의 수요를 예측할 수 있습니다.

또한 A기업은 킥보드 이용에 영향을 미치는 다양한 요인들을 고려해야 합니다. 예를 들어, 날씨 정보는 킥보드 이용량에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 기상 데이터를 수집하여 날씨 변화에 따른 수요 변화를 예측할 수 있습니다. 또한 휴일이나 축제 등의 이벤트 정보, 지역별 인구 밀도, 교통 혼잡도 등의 데이터도 수요 예측에 활용할 수 있습니다. 이러한 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 예측 모델을 구축하는 것이 수요 예측에 필요한 데이터입니다.

이로써 A기업은 수요 예측을 수행하여 미래의 킥보드 이용량을 예측할 수 있고, 이를 바탕으로 킥보드를 효율적으로 배치하여 서비스의 품질과 고객 만족도를 높일 수 있습니다.