경험 기반 구체화
상권별 매출 예측을 위한 데이터 수집에서 가장 중요한 것은 다양한 데이터 소스의 조합이라고 생각합니다. 매출에 영향을 미치는 요인이 날씨·유동 인구·인근 경쟁 업체 수·교통 등 다양하기 때문에, 단일 소스만으로는 충분한 설명력을 갖기 어렵습니다. 학교 수업에서 상권 분석 프로젝트를 할 때 공공 데이터 포털에서 유동 인구·카드 매출·상가 정보 데이터를 수집했는데, 데이터마다 집계 단위가 달라서 공간적·시간적 기준을 맞추는 전처리가 핵심이었습니다. 또 외부 요인 변수(공휴일·이벤트·날씨)를 수동으로 수집해 피처로 추가하자 모델 성능이 유의미하게 높아졌습니다. 수집 주기도 중요한데, 실시간 유동 인구는 일별 집계와 분석 결과가 다르기 때문에 예측 목적에 맞는 집계 단위를 처음부터 정해두는 것이 중요합니다.