AI와 소매 수요 예측
경제경영

AI와 소매 수요 예측

김정혁
커뮤니케이션북스
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소장
9,600 ⓒ
AI와 소매 수요 예측
듣기기능TTS지원파일정보EPUB
총 용량7.3 MB이용기기
ISBN9791143030917
책 소개
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.
목차
AI와 소매 수요 예측

01 수요 예측과 공급망 관리
02 소매 수요 예측 문제 구조
03 수요 패턴 분류와 간헐 수요 예측
04 전통적 수요 예측 방법
05 AI 기반 수요 예측 모델
06 수요 예측 방법론 설계
07 수요 패턴과 클러스터링
08 임베딩 기반 시계열 분석
09 소매 데이터 구조와 수요 패턴 분석
10 AI 기반 수요 예측 프레임워크
작가 소개
  • 작가김정혁
서울과학기술대학교 산업정보시스템 전공에서 공학박사Ph.D 학위를 받았다. 대기업 및 IT 기업에서 18년 이상 데이터 사이언스와 IT 시스템 개발 업무를 수행했으며, 현재 공공기관 및 기업의 IT 프로젝트에서 AI·데이터 분야 연구원으로 참여하고 있다. SAP ERP 기반 IT Solution 개발, 삼성전자 모바일 사업부 장기수요 예측 시스템 개발, LG 디스플레이 DX Six Sigma 전사 강의·과제 지도 및 인증평가위원으로 활동하였다. “빅데이터 기반 6시그마 방법론의 유효성 분석”KCI, 2024, “머신러닝 기반 교통사고 심각도 예측 모델 개발 및 사고 요인 분석”KCI, 2025, “Hybrid Clustering for Retail Demand Forecasting: Combining Rule-Based and Machine Learning Methods”Scopus, 2026 등의 논문을 발표했다.
출판사
커뮤니케이션북스