애널리틱스, 빅데이터 판매 예측모델 프로젝트 2 Columbia Univ Project Deliverable Part 2

1. 프로젝트 개요

이 프로젝트는 애널리틱스와 빅데이터 기술을 활용하여 판매 예측모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 현대 비즈니스 환경에서 정확한 판매 예측은 재고 관리, 생산 계획, 마케팅 전략 수립 등 전반적인 기업 운영 효율성을 향상시키는 핵심 요소이다. 특히 유통업계에서는 매년 약 15% 이상 증가하는 데이터 양과 복잡한 고객 행동 패턴을 분석하여 미래 판매량을 예측하는 것이 경쟁우위 확보의 중요한 전략으로 부상하고 있다. 본 프로젝트는 이러한 시장 트렌드에 발맞춰, 대규모 판매 데이터와 여러 외부 변수(날씨, 이벤트, 프로모션 등)를 통합 분석하여 높은 신뢰도를 갖춘 예측 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로, 100만 건 이상의 판매 기록과 50개 이상의 외부 변수 데이터를 활용하며, 머신러닝 알고리즘인 Random Forest와 Gradient Boosting 기법을 적용한다. 또한, 최근 글로벌 시장에서 AI 기반 판매 예측 시스템이 도입된 사례를 참고하면, Amazon은 자사 판매 데이터와 외부 데이터를 결합하여 수익 예측 정확도를 평균 10% 이상 향상시킨 사례가 있으며, 이는 빅데이터 분석의 실질적 효과를 보여준다. 본 프로젝트는 이…