수요 계획 수립 시 어떤 데이터를 활용하고, 이를 어떻게 분석하여 예측의 정확성을 높일 수 있는지 설명해 주세요.

수요 예측 정확도를 높이려면 데이터 품질이 먼저라는 걸 프로젝트에서 배웠어요. 예측 모델을 열심히 만들었는데, 입력 데이터에 결측치와 이상치가 많아 결과가 들쑥날쑥했거든요. 데이터 정제에 시간을 두 배로 썼더니 모델 정확도가 눈에 띄게 올라갔습니다. 방법론으로는 단기 예측엔 이동 평균, 중장기엔 머신러닝 모델이 상호 보완적으로 쓰일 수 있다는 걸 알게 됐어요. 실무에선 여러 모델을 앙상블해서 쓰는 경우도 많다고 들었는데, 그 부분이 더 궁금하고 현장에서 직접 시도해보고 싶습니다.

데이터 품질 관리의 중요성을 현장에서도 적용하고 싶습니다. 현장 데이터로 모델을 계속 개선하고 싶습니다.