Royfactory

TL;DRAI Sales Forecasting에서 "SKU 합 = 카테고리 합 = 전체 합"이 깨지면 계획/발주가 바로 꼬인다. 해결책은 Forecast Reconciliation(조정)이다.계층 예측은 보통 (1) 모든 레벨에 대해 base forecast 생성 → (2) MinT 같은 방법으로 coherent(합 일치)하게 조정이 표준이다.신제품(콜드스타트)은 "예측 모델을 바꾸는 문제"라기보다 정보를 어디서 빌려오느냐(유사 상품/계층/콘텐츠 특징/가격대) 설계가 핵심이다.프로모션은 평균 수요를 흔드는 이벤트라서, (a) 예측 피처로 넣는 방식과 (b) uplift를 따로 추정(인과/반사실)하는 방식을 분리해 설계해야 한다.본문0) 주제 정규화1문장 정의: 계층 예측·콜드스타트·프로모션 Uplift ..

TL;DRAI Sales Forecasting에서 딥러닝은 "피처 기반 ML(GBDT)"로 한계가 보일 때, 멀티호라이즌·복잡한 공변량·불확실성(분포 예측)을 더 일관되게 처리하려고 쓰는 카드입니다.최근엔 TimesFM·Chronos·TimeGPT처럼 사전학습(Pretrained) 기반 파운데이션 모델이 등장해, 데이터가 부족한 도메인에서도 제로샷/소량 적응을 시도할 수 있습니다.실무 설계의 핵심은 "모델 고르기"가 아니라 (1) 공변량을 예측 시점에 공급 가능한지, (2) 롤링 오리진 백테스트, (3) 예측구간 불확실성(PI/Quantile) 캘리브레이션, (4) 비용·지연·서빙 형태를 같이 묶는 것입니다.팩트시트 (초안 전 필수)핵심 정의(1문장): 딥러닝 판매 예측은 다수 시계열을 "글로벌 모델"로..

TL;DRAI Sales Forecasting에서 피처 기반 머신러닝(GBDT)은 “시계열을 회귀 문제로 변환”해 대량 SKU/매장 예측을 안정적으로 확장합니다.핵심은 (1) 라그/롤링/캘린더/외생변수 설계, (2) 누수 방지(point-in-time), (3) 롤링 오리진 백테스트, (4) WAPE 중심 평가, (5) 분위수(quantile)로 불확실성까지 한 번에 엮는 것입니다.이번 편에서는 “실무 파이프라인”을 그대로 따라 만들 수 있게 데이터 스키마, 피처 분류, 학습/검증, 운영 체크리스트를 제공합니다.본문TOC피처 기반 ML 판매 예측의 정의와 범위데이터 스키마: (store, item) 패널을 “롱 포맷”으로 고정피처 설계: 라그/롤링/캘린더/외생변수(Static/Dynamic/Calenda..

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 프로젝트는 모델보다 데이터 설계(스키마/시간 의미/누수 방지/품질 규칙)에서 승부가 납니다.판매 예측 데이터는 최소한 sales(타깃) + calendar(캘린더/이벤트) + price + promo + inventory/stockout 축으로 나눠 설계하는 게 안전합니다.시계열 피처 조인은 포인트-인-타임(과거 시점 기준) 정합성을 보장해야 누수(leakage)를 막을 수 있습니다.품절(stockout)은 관측 판매를 검열(censored)로 만들고 예측 편향을 유발할 수 있으니, 최소한 stockout_flag는 데이터 계약에 포함하세요.품질 관리는 "문서"가 아니라 검증 가능한 규칙(Expectation Suite)로 자동화하는 게 실무적으로 맞습니다...

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) ..