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TL;DRAI Sales Forecasting에서 백테스트는 "점수 뽑기"가 아니라 운영과 같은 조건으로 성능을 검증하는 절차입니다. FPP3는 진짜 예측 오차는 학습 잔차가 아니라 새 데이터에서의 genuine forecasts로 봐야 한다고 정리합니다.기본은 rolling forecasting origin(rolling-origin) + expanding/rolling window + 재학습(refit) 여부 명시입니다.리테일/판매 예측에서는 MAPE만 고집하지 말고 WAPE(볼륨 가중), MASE(스케일드) 같은 지표를 함께 써야 합니다.베이스라인은 최소 Seasonal Naive + ETS(지수평활 계열) 2개를 두고, 모든 모델은 여기에 "상대 개선"으로 보고하세요.분위수(확률) 예측을 한다면 ..

TL;DRAI Sales Forecasting(판매 예측)은 “예측값”보다 예측을 어떻게 의사결정(재고·발주·인력)으로 연결하느냐가 성패를 가릅니다.설계는 문제 정의(단위·지평·리드타임) → 데이터 설계(타깃/캘린더/프로모션) → 베이스라인+백테스트 → 모델(통계/ML/DL) → 확률예측 → 배포·모니터링 순으로 가면 됩니다.평가에는 훈련/테스트 분리와 시계열 교차검증(rolling origin)이 필수입니다.확률예측(분위수/구간)을 도입하면 품절/과잉재고 비용처럼 비대칭 비용을 모델링하기 쉬워집니다.관리형 서비스(예: Vertex AI Forecasting, Azure AutoML Forecasting)는 빠르지만 제약이 있으니(예: 방식/추론 제약) 설계 초기에 결정해야 합니다.본문TOC연재(강의) ..