1.3 어떤 것을 예측할 지 결정하기

예측 프로젝트의 초기 단계에서 어떤 것을 예측해야하는지 결정하는 일이 필요합니다. 예를 들면, 생산 환경에서 물품에 대한 예측이 필요하다면, 다음과 같은 것에 대해 예측이 필요한지 아닌지 질문하는 일이 필요합니다.

  1. 모든 생산 라인에 대한 것인가? 생산 그룹에 대한 것인가?
  2. 모든 판매점에 대한 것인가? 지역별 판매점 그룹에 대한 것인가? 전체 판매량에 대한 것인가?
  3. 주별 데이터인가? 월별 데이터인가? 연간 데이터인가?

예측 범위를 고려하는 것도 필요합니다. 한 달, 6개월, 10년 앞 예측이 필요한가? 어떤 예측 범위가 가장 중요한 지에 따라 다른 종류의 모델이 필요할 것입니다.

예측 작업을 얼마나 자주해야할까요? 예측값을 자주 내야하는 경우에는 세심한 수작업이 필요한 기법보다는 자동화된 시스템을 이용하는 것이 더 낫습니다.

예측값을 만들기 위한 대규모 작업에 나서기 전에, 시간을 내서 예측값을 사용할 사람과 대화하며, 여러분이 사용자의 필요를 이해하는지와 사용자가 예측값을 어떻게 사용할지 확실하게 파악하는 것이 좋습니다.

어떤 예측이 필요할지 결정하면, 예측에 사용할 데이터를 찾거나 모으는 일이 필요합니다. 예측에 필요한 데이터는 이미 존재할 수도 있습니다. 요즘은 많은 데이터가 기록되어있어서 예측하는 사람들이 종종 어디에 어떻게 데이터가 저장되어있는지 알아내는 작업도 합니다. 데이터는 회사의 판매 기록, 상품의 과거 수요, 지역의 실업률 등일 수 있습니다. 예측하는 사람이 시간을 가장 많이 쏟는 부분은 적합한 예측 기법을 개발하기 전에 가능한 데이터를 찾고 모아서 분석하는 것입니다.