예측이란 무엇인가요?

예측은 과거 데이터와 과거 패턴 연구를 기반으로 한 예상입니다. 기업은 소프트웨어 도구와 시스템을 사용하여 장기간에 걸쳐 수집된 대량의 데이터를 분석합니다. 그런 다음 소프트웨어는 미래의 수요와 추세를 예측하여 기업이 재무, 마케팅 및 운영 결정을 보다 정확하게 내릴 수 있도록 지원합니다.

기계 학습으로 예측 정확도 개선

예측이 왜 중요한가요?

예측은 기업이 미래에 발생할 수 있는 불확실성에 대비하는 데 도움이 되는 계획 도구 역할을 합니다. 이를 통해 관리자는 변화에 자신 있게 대응하고, 비즈니스 운영을 제어하고, 미래 성장을 주도하는 전략적 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 기업은 다음과 같은 용도로 예측을 사용합니다.

  • 더 효율적으로 리소스 사용
  • 비즈니스 성과 시각화
  • 신제품 또는 신규 서비스 출시 시기 지정
  • 반복 비용 추정
  • 판매량 및 수익과 같은 미래 이벤트 예측
  • 관리 결정 검토

예측 방법에는 어떤 유형이 있나요?

예측 방법은 정성적 또는 정량적일 수 있습니다.

정성적 방법

정성적 예측은 마케팅 전문가를 통해 단기 예측을 합니다. 과거 데이터가 충분하지 않은 경우 정성적 방법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 두 가지 사용 사례가 있습니다.

  • 여론 조사 및 설문 조사와 같은 시장 조사 기술은 소비자 수요를 식별합니다.
  • 델파이 모델링 기술은 특정 분야의 전문가를 대상으로 한 설문조사를 통해 의견을 수집하고 해당 분야의 추세를 예측합니다.

정량적 방법

정량적 예측 모델은 의미 있는 통계와 과거 데이터를 사용하여 장기적인 미래 추세를 예측합니다. 아래에 표준 정량적 방법의 예가 나와 있습니다.

  • 계량 경제학 모델링은 대출 및 투자 데이터와 같은 재무 데이터 집합을 분석하여 중대한 경제적 변화와 회사에 미치는 영향을 예측합니다.
  • 지표 접근 방식은 데이터 요소를 비교하여 관련이 없어 보이는 데이터 간의 관계를 식별합니다. 예를 들어 GDP 변화로 실업률을 예측할 수 있습니다.
  • 이 시나리오에서 GDP 데이터를 선행 지표라고 하고 실업률을 후행 지표라고 합니다.
  • 시계열 예측은 다양한 시간 간격에 걸쳐 수집된 데이터를 분석하여 미래 추세를 예측합니다. 

시계열 데이터란 무엇인가요?

횡단면 데이터는 같은 기간의 개인과 회사를 관찰합니다. 반면 시계열 데이터는 다양한 시간 간격으로 정보를 수집하는 모든 데이터 집합입니다. 이 데이터는 시간별로 데이터 요소를 정렬하기 때문에 구별됩니다. 결과적으로 인접 구간의 관측치 간에 상관 관계가 있을 가능성이 있습니다.

시계열 데이터는 x축에 증분 간격 또는 타임라인이 있고 y축에 관찰된 샘플 데이터 값이 있는 그래프로 표시될 수 있습니다. 이러한 시계열 그래프는 데이터를 시각화하는 데 유용한 도구입니다. 데이터 사이언티스트는 이를 사용하여 예측 데이터 특성을 식별합니다. 다음은 시계열 데이터 특성의 몇 가지 예입니다.

추세 데이터에서 y 값은 시간에 따라 증가하거나 감소하여 그래프가 선형으로 나타납니다. 예를 들어, 인구 데이터는 시간에 따라 선형적으로 증가하거나 감소할 수 있습니다.

계절성

계절적 패턴은 시계열 데이터가 1년 미만의 시간 간격으로 규칙적이고 예측 가능한 패턴을 보일 때 발생합니다. 이 데이터 패턴은 선형 그래프에서 급증 또는 기타 이상으로 나타날 수 있습니다. 예를 들어, 상점의 소매 판매가 12월과 4월 전후의 휴가 기간에 증가할 수 있습니다.

구조적 단절

때때로 시계열 데이터는 특정 시점에서 갑자기 동작을 변경합니다. 시계열 그래프가 갑자기 위 또는 아래로 이동하여 구조적 단절 또는 비선형성을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 글로벌 금융 위기가 시작된 2008년에 많은 경제 지표가 급격히 변화했습니다.

시계열 예측이란 무엇인가요?

시계열 예측은 기계 학습 및 기타 컴퓨터 기술을 사용하여 과거 관찰 기록을 연구하고 시계열 데이터의 미래 값을 예측하는 데이터 과학 기술입니다. 시계열 예측의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

  • 천문 데이터는 수세기 동안 행성의 반복적인 움직임으로 구성됩니다. 이 데이터를 사용하여 일식 및 혜성과 같은 천문학적 사건을 정확하게 예측할 수 있습니다.
  • 일기 예보는 바람 및 온도 패턴을 사용하여 날씨 변화를 예측합니다.
  • 사이언티스트는 출생률과 이주 데이터를 사용하여 인구 증가를 예측할 수 있습니다.

시계열 분석과 시계열 예측 비교

시계열 분석은 모든 시계열 데이터의 근본 원인을 탐색합니다. 이 연구 분야는 시계열 데이터 집합의 "이유"를 이해하려고 합니다. 분석가는 의미 있는 통계와 기타 특성을 추출하기 위해 종종 가정을 하고 데이터를 분해해야 합니다.

시계열 분석이 데이터 집합을 이해하는 것이라면 예측은 데이터를 예상하는 것입니다. 다음은 예측 모델링의 세 단계입니다.

  • 질문을 하고 과거 기간 동안 이 질문에 답하는 샘플 시계열 데이터 집합을 수집합니다.
  • 과거 값을 사용하여 컴퓨터 소프트웨어 또는 예측 알고리즘을 훈련합니다.
  • 예측 알고리즘을 사용하여 미래를 관찰합니다.

시계열 예측은 어떻게 작동하나요?

데이터 사이언티스트는 시계열 예측 모델을 사용하여 보다 정확한 예측을 수행합니다. 먼저 최고의 예측 알고리즘을 선택하기 위해 몇 가지 탐색적 데이터 분석을 수행한 다음 기계 학습 모델을 사용하여 예측합니다. 아래에서 몇 가지 일반적인 예측 모델을 살펴보겠습니다.

분해 모델

분해 모델은 시계열 데이터를 다음과 같은 세 가지 구성 요소로 분해하거나 나눕니다.

  1. 추세 구성 요소
  2. 계절적 구성 요소
  3. 위의 두 그룹에 속하지 않는 노이즈 구성 요소

시계열 데이터를 분석하는 또 다른 방법은 데이터를 예측 가능한 데이터 구성 요소와 예측할 수 없는 데이터 구성 요소의 두 가지 구성 요소로 나누는 것입니다.

평활화 기반 모델

데이터 평활화는 나머지 데이터 집합과 크게 다른 이상값 또는 데이터 요소를 제거하는 통계 기법입니다. 이러한 예측 모델은 데이터의 무작위 변동을 제거하여 기본 패턴 범주를 더 잘 보이게 합니다.

회귀 기반 모델

자기 회귀는 이전 시간 단계의 관측치를 사용하여 두 데이터 요소 간의 수학적 관계를 정의하는 예측 모델입니다. 그런 다음 수학적 관계를 사용하여 알려지지 않은 미래 가치를 추정합니다. 사용되는 회귀 모델에 따라 수학 방정식은 과거 예측 오류와 계절적 과거 값을 고려하여 시간 경과에 따라 예측을 개선합니다.

예측의 주요 사용 사례는 무엇인가요?

예측은 기업에게 현재와 미래에 대한 관련성 있고 신뢰할 수 있는 정보를 제공합니다. 아래에서 예측 기술의 몇 가지 사용 사례를 설명합니다.

운영 – More Retail Limited는 어떻게 자동화를 사용하여 제품 판매를 예측하나요?

More Retail Ltd. (MRL)는 수십억 달러의 매출을 올리는 인도의 4대 식료품 소매업체 중 하나입니다. 이 회사는 광범위한 매장 네트워크와 복잡한 유통업체 공급망을 보유하고 있으며, 재고를 추정하고 주문하기 위해 매장 관리자의 수동 판단에 의존하고 있었지만 이는 특히 신선 농산물 범주에서 고객 경험에 영향을 미쳤습니다. MRL은 AWS의 예측 서비스를 사용하여 신선 식품 낭비를 30% 줄이는 자동 주문 시스템을 구축했습니다.

제조 – Foxconn은 어떻게 예측을 사용하여 제조 수요를 관리하나요?

Hon Hai Technology Group(Foxconn)은 세계에서 가장 큰 전자 제품 제조업체이자 솔루션 공급 업체입니다. 코로나19 팬데믹 동안 Foxconn은 전례가 없는 고객 수요, 공급 및 생산량 변동성을 겪었습니다. 이 회사는 Amazon Machine Learning Solutions Lab과 협력하여 멕시코 공장의 정확한 순 주문 예측을 수행했습니다. 이러한 예측을 통해 연간 500,000 USD 이상의 비용을 절감할 수 있었습니다.

고객 지원 – Affordable Tours는 어떻게 판매 예측을 사용하여 고객 경험을 개선하나요?

Affordable Tours.com은 미국에서 패키지 여행, 크루즈, 유람선 타기 및 활동적인 휴가를 제공하는 가장 큰 공급 업체 중 하나입니다. 그들은 고객 통화량을 처리할 때 리소스를 할당하는 데 어려움을 겪었습니다. 어떤 날은 상담원이 너무 많았고 어떤 날은 너무 적었기 때문에 일관성 없는 고객 경험이 발생하고 부재중 전화 비율이 높아졌습니다. 이 회사는 Amazon Forecast를 사용하여 고객 통화량을 더 잘 예측하고 부재중 전화율을 20% 개선했습니다.

Amazon Forecast란 무엇인가요?

Amazon Forecast는 기계 학습을 기반으로 하며, 비즈니스 지표 분석을 위해 구축된 완전관리형 시계열 예측 서비스입니다. Amazon Forecast는 기계 학습 경험이 없어도 시작할 수 있습니다. 기록 데이터와 예측에 영향을 줄 수 있는 추가 데이터만 제공하면 됩니다. 모든 데이터를 제공하면 Amazon Forecast가 자동으로 데이터를 검사하고 의미 있는 것을 식별합니다. 그런 다음 시계열 데이터만 보는 모델보다 최대 50% 더 정확하게 예상할 수 있는 예측 모델을 생성합니다.

지금 AWS 프리 티어로 무료 Amazon 계정을 만들어 시작하세요. Amazon Forecast를 사용하는 첫 2개월 동안 신규 AWS 고객은 매월 최대 10,000개의 시계열 예측 생성, 매월 최대 10GB의 데이터 스토리지 및 매월 최대 10시간의 교육을 받습니다.

Amazon Forecast 개요

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