AI와 소매 수요 예측(큰글자책)

AI와 소매 수요 예측(큰글자책)

$25.00
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Vendor: 커뮤니케이션북스 - 김정혁
Type: 인공지능
SKU: 9791143030900
Categories: ALL BOOKS zero weight
Tags: AI와소매수요예측큰글자책 컴퓨터/IT_컴퓨터공학
Description
AI가 소매 수요 예측을 어떻게 바꾸고 있는가. 수만 개의 SKU, 간헐적 수요, 복잡한 계절성이 공존하는 소매 환경에서 AI 기반 예측이 왜 필요하고 어떻게 설계되어야 하는지를 다룬다. 전통적 통계 모델의 한계에서 출발해 머신러닝·딥러닝, 클러스터링과 시계열 임베딩까지 비교하며 데이터 구조에 맞는 예측 전략을 설계한다. 이론뿐 아니라 GitHub 실습 코드를 함께 제공하여, 독자가 주요 방법론을 직접 구현하고 실험해 볼 수 있도록 구성했다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.
저자

김정혁

서울과학기술대학교산업정보시스템전공에서공학박사(Ph.D)학위를받았다.대기업및IT기업에서18년이상데이터사이언스와IT시스템개발업무를수행했으며,현재공공기관및기업의IT프로젝트에서AI·데이터분야연구원으로참여하고있다.SAPERP기반ITSolution개발,삼성전자모바일사업부장기수요예측시스템개발,LG디스플레이DXSixSigma전사강의·과제지도및인증평가위원으로활동하였다.“빅데이터기반6시그마방법론의유효성분석”(KCI,2024),“머신러닝기반교통사고심각도예측모델개발및사고요인분석”(KCI,2025),“HybridClusteringforRetailDemandForecasting:CombiningRule-BasedandMachineLearningMethods”(Scopus,2026)등의논문을발표했다.

목차

AI와소매수요예측

01수요예측과공급망관리
02소매수요예측문제구조
03수요패턴분류와간헐수요예측
04전통적수요예측방법
05AI기반수요예측모델
06수요예측방법론설계
07수요패턴과클러스터링
08임베딩기반시계열분석
09소매데이터구조와수요패턴분석
10AI기반수요예측프레임워크

출판사 서평

수요예측의승부는알고리즘보다데이터구조에서갈린다
소매수요예측은‘얼마나팔릴까’를맞히는문제가아니다.예측결과가재고,생산,물류,발주같은실제의사결정으로이어져야비로소의미가있다.이책은더뛰어난단일알고리즘을찾기보다어떤데이터에어떤전략을적용할것인가를묻는다.규칙적으로팔리는생활필수품,수요가드문간헐상품,프로모션에따라급등락하는제품,판매이력이없는신제품을같은모델로예측할수없기때문이다.ETS·ARIMA·Croston같은전통모델에서RandomForest·XGBoost·LSTM·Transformer계열AI모델까지비교하고,수요패턴분류와클러스터링,시계열임베딩을결합한예측전략을설명한다.특히국내FMCG업체의1만2661개SKU와156주데이터를분석해,물류거점과수요구조에따라최적전략이달라짐을실증한다.핵심은알고리즘선택보다데이터구조진단이다.여기에설명가능성,예측의일관성,안전재고와서비스수준까지연결해수요예측을하나의공급망의사결정체계로확장한다.이론에그치지않고실습코드도제공해데이터전처리부터하이브리드예측프레임워크까지직접구현할수있게했다.