목차
목차:
I. 서론
II. 본론
III. 결론
Ⅳ. 참고문헌
I. 서론
II. 본론
III. 결론
Ⅳ. 참고문헌
본문내용
다. 이 지식은 온도, 강수량, 풍속 및 일조 시간을 기준으로 수요 변동을 예측하는 데 도움이 된다. 또한 인구 통계 데이터는 대상 고객을 이해하고 마케팅 노력을 조정하는 데 중요한 역할을 한다. A사는 기존 사용자의 연령, 성별, 직업, 거주지 등을 분석해 특정 사용자 계층을 파악하고 타깃 마케팅 캠페인을 개발할 수 있다. 이러한 접근 방식을 통해 회사는 맞춤형 메시지를 통해 올바른 고객에게 전달하여 고객을 유치하고 유지할 수 있는 가능성을 높인다. 이벤트 데이터의 고려는 A사의 수요 예측의 또 다른 필수적인 측면이다. 지역 축제, 콘서트 또는 스포츠 행사를 추적함으로써, 그 회사는 이 기간 동안 킥보드에 대한 증가된 수요를 예측할 수 있다. 킥보드의 배치를 이러한 이벤트와 연계함으로써 A사는 수요 급증을 충족하고 새로운 고객을 유치할 수 있는 기회를 활용할 수 있다. 시계열 분석, 회귀 분석, 머신 러닝 모델과 같은 수요 예측 기법의 구현으로 A사는 정확한 예측을 생성할 수 있다. 시계열 분석은 과거 사용 데이터를 기반으로 패턴, 계절성 및 추세를 식별하는 데 도움이 되며, 향후 수요 패턴에 대한 통찰력을 제공한다. 회귀 분석을 통해 회사는 날씨 조건과 같은 독립 변수와 킥보드 사용 사이의 관계를 설정할 수 있다. A사는 머신 러닝 모델을 채택함으로써 여러 변수 간의 복잡한 관계를 포착하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 수요 예측을 이끌어 낼 수 있다.
IV .참고문헌Davila, A., Shapiro, B., & Reimers, J. L. (2020). 운영 관리. John Wiley & Sons.
IV .참고문헌Davila, A., Shapiro, B., & Reimers, J. L. (2020). 운영 관리. John Wiley & Sons.
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