1.5 몇 가지 사례 연구

다음의 네 가지 사례는 이 책의 저자 2명이 진행했던 컨설팅 업무에서 가져왔습니다. 이러한 사례는 다른 종류의 갖가지 예측 상황과 자주 등장하는 관련 문제를 보여줍니다.

사례 1

냅킨이나 종이 접시 같은 1회용 식탁용 식기류를 생산하는 큰 회사가 고객이었습니다. 매달 수백개의 품목에 대해 예측이 필요했습니다. 시계열 데이터를 보니 다양한 패턴, 몇 가지는 추세(trend)가 있고, 몇 가지는 계절성(seasonality)이 있지만 몇 가지는 그렇지 않기도 했습니다. 당시에, 고객은 자체적으로 개발한 소프트웨어를 사용하고 있었지만, 그 소프트웨어는 합리적인 것 같지 않은 예측값을 자주 냈습니다. 사용하고 있던 기법은 다음과 같습니다.

  1. 이전 12개월 데이터를 평균
  2. 이전 6개월 데이터를 평균
  3. 이전 12개월 데이터에 기반한 선형회귀를 통하여 예측
  4. 이전 6개월 데이터에 기반한 선형회귀를 통하여 예측
  5. 작년과 금년의 관측값들을 잇는 직선들의 평균 기울기를 가지면서 가장 최근의 관측값을 통과하는 직선으로 얻은 예측
  6. 최근 6개월 동안만의 관측값들을 잇는 직선들의 평균 기울기를 가지면서 가장 최근의 관측값을 통과하는 직선으로 얻은 예측

고객사에서는 우리에게 무엇이 잘못되었는지 알려달라는 것과 소프트웨어가 더 정확한 예측값을 내도록 수정해달라는 것을 요청했습니다. 고객사의 소프트웨어는 COBOL로 작성한 것이라 복잡한 수치 계산을 하기에는 어려웠습니다.

사례 2

이 사례에서는 호주의 의약품 혜택 제도(PBS, Pharmaceutical Benefit Scheme)에 들어가는 연간 예산을 예측하길 원했던 호주 연방 정부가 고객이었습니다. PBS는 호주의 많은 의약품에 대한 지원금을 제공하고 사람들이 1년 동안 어떤 것을 구매하느냐에 따라 PBS 지출이 달라집니다. 2009년 총 지출은 약 70억 호주 달러였는데, 저자들이 더 정확한 예측 방법 개발을 도와달라는 요청을 받기 전에는 2년마다 거의 10억 호주 달러가 적게 추정되어 왔습니다.

전체 지출을 예측하기 위해, 월별 데이터를 사용하여 수백개의 의약품 그룹의 판매량을 예측하는 작업이 필요했습니다. 거의 모든 그룹이 추세와 계절성 패턴을 갖고 있었습니다. 많은 의약품 그룹에서 어떤 의약품에 보조금이 지원되느냐에 따라 갑작스런 증가나 감소가 나타났습니다. 많은 의약품 그룹에서 더 저렴한 경쟁 의약품을 구할 수 있게 되는 것 때문에 지출에 갑작스런 변화가 일어나기도 했습니다.

따라서 추세(trend)와 계절성(seasonality)이 있을 때 이러한 요소를 고려하면서, 동시에 기본적인 패턴의 갑작스런 변화에도 강한 예측 기법을 찾아야 했습니다. 많은 수의 시계열에 자동으로 적용할 수도 있어야 했습니다.

사례 3

규모가 큰 자동차 회사에서 차량 재판매량 예측을 도와달라는 요청을 받았습니다. 회사에서 새로운 차량을 구입하고, 3년 동안 임대한 후에 팔곤 합니다. 차량 판매량을 더 잘 예측한다는 말은 수익을 더 잘 제어하는 것을 의미합니다. 즉, 어떤 요인이 재판매에 영향을 미치는지 이해하여 수익을 최대화하는 임대와 판매하는 정책을 세울 수 있기 때문입니다.

당시에, 재판매량 예측은 전문가로 이뤄진 그룹이 수행하고 있었습니다. 하지만, 그들은 모든 통계적인 모델을 그들의 일자리를 위협하는 것으로 취급했고, 정보를 제공하는 것에 비협조적이었습니다. 그럼에도 불구하고, 해당 고객사는 이전 차량 목록과 재판매량에 관한 많은 양의 데이터를 제공했습니다.

사례 4

이 프로젝트에서는, 호주의 대표 항공사 중의 하나의 주요 국내선 항로에 대한 주별 항공객을 예측하는 모델을 개발해야 했습니다. 그 항공사는 각각의 주요 국내선 항로에서 항공객 수와 좌석 등급(이코노미석, 비즈니스석, 1등석)에 대한 예측값을 요청했습니다. 그 항공사에서 이전 6년 동안의 주별 운행 데이터를 받았습니다.

항공객 숫자는 학교 방학, 주요 스포츠 경기, 광고 캠페인, 경쟁사 활동 등에 영향을 받습니다. 종종 학교 방학 기간은 호주 안에서 서로 다른 도시마다 일치하지 않고, 스포츠 경기는 가끔 한 도시에서 다른 도시로 바뀝니다. 과거 데이터에서, 운행 기록이 없는 몇 달 동안은 심각한 조종사 파업이 있었습니다. 새로운 저가 항공사가 생기기도 하고 사업을 접기도 하였습니다. 과거 데이터의 마지막 부분에서는, 항공사가 시험삼아 몇몇 이코노미석을 비즈니스 석으로, 몇몇 비즈니스석을 1등석으로 재배치하였습니다. 하지만, 몇 달 후에, 좌석 등급이 원래대로 돌아왔습니다.