수요 예측 실무 & 실습 시계열 분석과 데이터 기반 예측
시계열 분석의 개요와 중요성
시계열 분석은 물류 실무에서 수요 예측을 위한 핵심 기법으로, 시간에 따라 변화하는 데이터를 분석해 미래를 예측합니다. 이번 강의에서는 시계열 분석의 대표적인 방법인 이동평균법과 지수평활법을 집중적으로 다룹니다. 이동평균법은 단순한 방식으로 데이터를 평균화하여 예측하는 방법으로, 초보자도 쉽게 이해할 수 있습니다. 반면, 지수평활법은 가중치를 활용해 최근 데이터에 더 큰 비중을 두는 방식으로, 보다 정교한 예측이 가능합니다. 시계열 분석은 물류 플래닝과 스케줄링의 기초가 됩니다. 예를 들어, 연간 플랜을 세우기 위해 분기별, 월별 수요를 예측해야 하며, 이를 통해 재고 보관, 운송, 전체 물류 활동을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 시계열 분석을 통해 예측된 데이터는 물류 운영의 안정성을 높이고, 불필요한 비용을 줄이는 데 기여합니다. 따라서 물류 실무에서 시계열 분석은 단순
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[본 내용은 아래의 영상 강의와 함께 제공하는 전자책 PDF 요약본의 일부 내용입니다]