본문/내용
Ⅰ. 서론
최근 마이크로 모빌리티 산업이 급속도로 성장하고 있는 가운데, A기업은 전동 킥보드 서비스 시장에서의 경쟁력 강화를 위해 수요예측의 중요성을 절실히 인식하고 있다. 전동 킥보드와 공유 자전거와 같은 마이크로 모빌리티 수단은 도시 내 이동 수단으로 자리잡으면서, 대중교통과 개인 교통 수단 간의 절충안으로 인식되고 있다. 이는 도시 내 교통 혼잡을 해소하는 데 기여할 뿐만 아니라, 사용자의 편리함을 증가시킨다. 하지만, 이러한 증가하는 수요를 충족시키기 위해서는 각 지역의 이용 패턴을 정확히 파악하고 미리 준비하는 것이 필수적이다. 특히, 미리 수요를 예측함으로써 킥보드의 배치와 유지 관리, 불필요한 비용을 절감할 수 있는 기회를 제공할 수 있다. 이러한 수요예측을 효과적으로 수행하기 위해 A기업은 다양한 데이터 분석 기법을 채택할 수 있다. 역사적인 이용 기록, 계절적 요인, 날씨, 지역 행사 등 다양한 변수를 고려하여 수요를 예측하는 것은 필요한 서비스와 장비의 적절한 조합을 찾는 데 큰 도움이 된다. 또한, 인공지능 및 머신러닝 알고리즘을 활용하여 데이터에서 패턴을 자동으로 인식하고 예측하는 기능을 강화할 수…