애널리틱스, 빅데이터 판매 예측모델 프로젝트 1 Columbia Univ Project Deliverable Part 1

1. 프로젝트 개요

본 프로젝트는 애널리틱스와 빅데이터를 활용하여 판매 예측모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 현재 글로벌 소매업계는 디지털 전환과 함께 고객 행동 데이터, 거래 데이터, 온라인 검색 기록 등을 수집하며, 이를 분석하여 판매량 예측의 정확도를 높이고자 한다. 특히, 코로나19 팬데믹 이후 온라인 구매가 급증하며, 2022년 기준 온라인 쇼핑 비중이 전체 소매 시장의 20% 이상으로 확대되었으며, 이로 인해 정확한 판매 예측이 기업 경쟁력 확보에 핵심이 되었다. 이 프로젝트는 Columbia University의 데이터 사이언스 및 머신러닝 전문가들이 참여하여, 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 예측 정확도를 높이는데 중점을 둔다. 대상 제품군은 의류, 전자제품, 식료품 등 다양한 분야로 구성되며, 각각의 판매 패턴과 계절성, 지역별 차이 등을 분석한다. 특히, 머신러닝 알고리즘 중 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 머신(GBM), 인공신경망(ANN) 등을 적용하여 예측 모델을 구축한다. 프로젝트는 크게 데이터 수집, 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 훈련 및 검증 단계로 진행되며, 이를 위해 클라우드 기반의 빅데이터 플랫폼인 아마존 웹 서…