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TL;DR간헐수요 예측은 "0이 많은 판매 시계열"을 다루는 별도 트랙이며, 일반 MAPE 싸움으로는 답이 안 나옵니다. Croston 계열(Croston/SBA/TSB)을 최소 베이스라인으로 고정하세요.Croston은 수요 크기와 도착 간격을 분리해 평활하는 고전 접근이지만 편향 이슈가 알려져 있고, SBA는 이를 완화하는 변형으로 널리 인용됩니다."0이 많은 이유"가 진짜 무수요인지 품절/노출 부족으로 검열된 판매인지부터 분리해야 모델이 망가지지 않습니다(데이터 계약/게이트가 먼저).더 강한 확률 모델이 필요하면 제로-인플레이션 카운트 시계열(예: ZIP 기반 상태공간) 같은 접근이 연구·실무에서 쓰입니다.본문TOC주제 정규화사전 요구사항: “0의 의미”를 데이터로 고정설계 절차: 간헐 SKU 분류 ..

TL;DRAI Sales Forecasting의 “정답”은 MAPE가 아니라, 목표 서비스레벨/비용을 만족하는 발주 의사결정이다.발주점(ROP)·안전재고는 “리드타임 동안의 수요 분포”를 만들고, 원하는 서비스레벨에 해당하는 분위수(quantile)를 쓰면 된다.단, 일자별 P95를 더해서 리드타임 P95를 만들면 안 된다(분위수는 합산 불가). 샘플 경로(시뮬레이션)로 합산해 분포를 만든다.단발성(프로모션/시즌) 발주는 Newsvendor(크리티컬 프랙타일)로 “부족비용 vs 과잉비용”을 분위수로 바꿀 수 있다.예측 구간(PI)이 과신되면 서비스레벨이 무너진다. 컨포멀(conformal)로 구간 커버리지를 보정하는 게 안전하다.본문TOC이번 차시 목표와 사전 준비서비스레벨: CSL vs Fill Rat..

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) ..