플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 수동 발주 방식은 재고 과잉(폐기 비용)과 재고 부족(기회비용)을 동시에 발생 - 과거 패턴·공휴일·유가·프로모션 등 외생변수를 반영한 정량적 예측 없이 담당자 감에 의존 2) 프로젝트 목표 - 목표 MAPE 12% 이하 달성 - 3가지 시계열 모델 패러다임을 실증 비교 - 재고 시뮬레이션으로 발주 의사결정 지원 3) 주안점 - 넓이보다 깊이: Top 5 상품군
프로젝트 성과
평균 Test MAPE 8.19% 달성
목표 12% 대비 3.81%p 초과 달성.
PRODUCE 6.44%, GROCERY I 7.49%,
BEVERAGES 7.66% 등 주요 상품군 한 자릿수.
PRODUCE 6.44%, GROCERY I 7.49%,
BEVERAGES 7.66% 등 주요 상품군 한 자릿수.
베이스라인 대비 75~95% 오차 감소
Naive(전주 동일 요일) 베이스라인
MAPE 44~139% 대비 XGBoost 6.44~11.67%로
전 상품군에서 압도적 개선.
MAPE 44~139% 대비 XGBoost 6.44~11.67%로
전 상품군에서 압도적 개선.
핵심 기능
3모델 성능 비교 엔진
SARIMA/Prophet/XGBoost를 동일 조건에서
MAPE/RMSE/MAE로 비교. 히트맵으로 시각화.
MAPE/RMSE/MAE로 비교. 히트맵으로 시각화.
진행 단계
데이터 탐색 및 피처 엔지니어링
2026.02.
Kaggle Store Sales EDA, Top 5 상품군 선정,
lag/rolling/공휴일/유가 피처 설계.
lag/rolling/공휴일/유가 피처 설계.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 에콰도르 대형마트 Favorita(54개 매장, 33개 상품군)의 주간 매출을 예측하는 수요 예측 시스템. Prophet/SARIMA/XGBoost 3가지 패러다임을 동일 조건에서 비교하여 XGBoost가 전 상품군에서 최적 모델로 선정. 평균 Test MAPE 8.19%, 베이스라인 대비 75~95% 오차 감소. 2) 작업 범위 - 데이터: Kaggle Store Sal
