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예측기법 (델파이법, 판매원의견종합법,패널동의법,라이프사이클 유추법 등)
시계열예측기법 (이동평균법, 지수평활법)
인과관계예측기법 (회귀분석법, 투입-산출모형, 계량경제모형, 선도지표법)
수요예측기법 선정시의 고려요인
생산능
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예측모델의 타당성을 통계적 입장으로 검토한다. 회귀분석은 모든 변수의 과거자료를 검토함으로써 중기 예측이 가능하며 예측비용은 정성적 방법에 비해서는 저렴하지만 시계열 분석에 비해서는 더 비싼 규모가 소요된다. 회귀분석을 통해
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예측 가능.
시계열 분석은 대량의 데이터가 필요.
→ 데이터에 있는 변동 또한 예측방법을 선택하는 데 고려되어야 한다.
ex) 데이터가 주기적으로 변한다면 비선형 모델을 사용.
③ 출력특성
→ 사용자에게 필요한 보고서가 어느 정도 자세해
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작성하고, 장단점을 각각 1가지씩 작성할 것
3. 정량적 예측기법
- 정량적 예측기법의 정의를 작성할 것
- 정량적 예측기법 중 시계열예측기법의 8가지 기법에서 5가지를 선택해 기법과 정의를 작성할 것
<1, 2, 3번에 대한 답안 작성>
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예측
- 장기예측：2년 이상의 기간을 대상으로 예측수요예측기법의 유형
정성적 기법
- 개인의 주관이나 판단 또는 여러 사람들의 의견에 입각하여
수요 예측
- 주로 중·장기예측에 사용
■ 계량적 기법
- 시계열분석기법
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예측: 지수평활법의 적용을 중심으로, 『관광학연구』
최기헌 이종협(1994) 『시계열분석과 그 응용』, 자유아카데미
제주도(1990, 2000) 『주요관광행정 현황』
김연형, 『시계열분석』, 자유아카데미
박유성 · 허명(2000), 『시계열자료분석』 ,
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시계열 자료를 바탕으로 한 보다 심층적인 연구결과 및 현실적 시사점이 제시되기를 기대한다.
마지막으로 앞으로의 기업 환경이 중소기업에게 분명히 유리할 것이라는 일부 미래 학자들의 예측은 성장의 기회가 대기업보다는 중소기업에
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예측(규모계획) 55
(6). 보우트의 시계열 데이터가 있는 경우 56
(7). 시설규모 59
(8). 수역시설, 계류시설. 64
(9). 육상 계류시설. 64
(10). 정수 수역의 검토. 65
(11). 시설배치계획. 66
2. 고찰 68
Ⅴ. 결론 및 제언 70
1. 결론 70
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예측의 필요성
2. 서비스운영관리의 필요성
Ⅱ. 서비스수요예측
1. 서비스수요예측의 목적
2. 예측되는 서비스수요의 유형
3. 서비스수요예측에 영향을 주는 요인들
Ⅲ. 서비스수요예측 기법
1. 시계열 서비스수요예측 기법
2. 인과
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예측이 어려운 요소들이 더 많아질 것으로 예상됩니다. 이에 대응하기 위해 저는 구조화된 빅데이터 분석 역량과 시나리오 플래닝 능력을 강화하고자 합니다. 구체적으로는 머신러닝 기반의 시계열 예측 기법을 학습하고 있으며, 불확실성
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시계열 예측 모델을 개발하며 AI 기반 솔루션의 실무 적용 가능성을 탐색할 수 있었습니다. 해당 과목에서도 A+을 취득하며 우수한 성취도를 기록했습니다.
DX 솔루션의 핵심이 되는 "클라우드 컴퓨팅" 과목에서는 AWS, Docker, Kubernetes 등의 기술
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예측모델은 시계열 분석에 최적인 LSTM을 채택했습니다. LSTM은 피처를 수동으로 선별할 필요 없이 피처에 따른 가중치를 학습하여 선별하기 때문에 97%의 높은 정확성을 도출했습니다.
생산관리 직무는 Fab에서 발생하는 모든 데이터를 통해 생
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예측하는 모델을 구축합니다.
- 트렌드 예측 모델: 시계열 분석 및 딥러닝을 활용하여 미래의 트렌드를 예측할 수 있는 알고리즘을 개발합니다. 1. 데이터사이언스학 연구주제 및 연구계획 1
2. 데이터사이언스학 연구주제 및 연구계획
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