대량 생산 모델의 수요 계획을 어떻게 분석하고 적용할 건가요?

수요 예측을 단순 이동 평균에서 통계 모델로 발전시킨 경험이 있습니다. 졸업 논문 프로젝트에서 계절성이 있는 판매 데이터에 이동 평균만 적용했더니 계절 변동을 잡지 못해 오차가 컸습니다. 그래서 시계열 분해로 계절 요인을 별도로 추정하고 적용하는 방식을 공부하면서 SARIMA 모델을 처음 사용해봤습니다.

모델이 복잡해질수록 과적합 위험이 커지기 때문에, 단순 모델과 복잡 모델의 예측 오차를 비교하면서 어느 시점에서 복잡도를 높이는 게 실제로 유리한지를 확인하는 과정이 중요하다는 걸 배웠습니다. 검증 데이터로 성능을 측정하지 않으면 모델의 실제 실력을 알 수 없다는 원칙도 그때 만들었습니다.

데이터에 맞는 모델을 고르는 것이 최적 모델을 만드는 것보다 먼저라는 생각이 생겼습니다. SARIMA 모델이 계절성 있는 수요 데이터의 첫 시도였습니다.