2.예측분석 개요 및 목적
1)매장 상황 파악
2)수요예측 이유
3)분석방법
3.예측분석(시계열 분석)내용
1)단순이동평균법
2)가중이동평균법
3)지수평활법
4)추세분석법
5)시계열 분해법
6)예측오차의 측정
4. 기대효과 및 실제효과
5. 적용 시 어려웠던 점 및 교훈
6. 우리의 결론
- 2007년 4월 매출 데이터를 이용해 각 분석 기법 별로 예측분석을 실시한 후 5월 실매출과 비교해보았다.
1)단순이동평균법(simple moving average method)
: 확률적 변동의 영향을 제거하여 수요 시계열의 평균을 추정하는 방법
CFE MAD MAPE
3일단순이동평균법 83,505 131,613 18.31%
6일단순이동평균법 1,606,948 139,735 19.93%
- 이동평균기간을 각각 3일과 6일로 잡아서 수요예측을 실시하였다. 3일 단순이동평균법은 6일 단순이동평균법보다 CFE가 크고, MAD나 MAPE를 계산해봤을 때는 예측오차가 더 적음을 알 수 있다. 결과적으로 3일 단순이동평균법이 더 좋다는 결론이 나오긴 하지만 5월 실제매출액 그래프와 차이가 많음을 한눈에 파악할 수 있다. 따라서 단순이동평균법을 이용한 예측치가 수요를 예측하는 데는 효율적이지 못한 것으로 보인다.

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