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위더스_생산괿리_과제 (만점, A+받음)

해당과제를 통해 2024년도 1학기 생산괿리 A+받게되었습니다. 도움이 되시길 바랍니다.
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최초등록일 2024.08.16 최종젿작일 2024.01
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    소개

    해당과제를 통해 2024년도 1학기 생산괿리 A+받게되었습니다. 도움이 되시길 바랍니다.

    목차

    Ⅰ. 서론
    Ⅱ. 본론
    Ⅲ. 결론
    Ⅳ. 참고문헌

    본내용

    현대 사회에서 마이크로 모빌리티 서비스의 수요가 급증하면서, 도시 교통 체계왿 이동 수단의 패러다임이 혁신적으로 변화하고 있다. 특히, 전동 킥보드왿 같은 서비스는 친환경적이면서도 효율적인 이동 수단으로서 주목을 받고 있다. 이에 따라 마이크로 모빌리티 서비스를 제공하는 기업들은 수요예측을 통한 효율적인 운영과 자원 배치가 더욱 중요해지고 있다. 본 보고서에서는 전동 킥보드 서비스를 제공하는 A기업이 킥보드 이용 활성화를 위해 어떻게 수요예측을 수행할 수 있는지, 필요한 데이터는 어떤 것인지, 그리고 이에 따른 효과적인 전략 수립의 중요성에 대해 논의하고자 한다. 마이크로 모빌리티 서비스의 성공은 정확한 수요예측에 깊게 연관되어 있다. 수요예측을 통해 A기업은 특정 지역 또는 시간대에 예상되는 수요를 정확히 파악할 수 있다. 이는 킥보드의 적절한 배치를 가능하게 하여 서비스 이용자들에게 최상의 이용 경험을 제공하는 데 도움을 줄 것이다. 뿐만 아니라, 정확한 수요예측은 킥보드의 효율적인 운영 뿐만 아니라 마케팅 및 프로모션 전략 수립에도 영향을 미친다.

    참고자료

    · Temporal Fusion Transformer를 이용한 대형마트 판매량의 다단계 시계열 수요예측 Multi-step Time Series Forecasting for Hypermarket Sales Using Temporal Fusion Transformers https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11514395 저널정보 • 한국전자거래학회 • 한국전자거래학회지 학술저널 • 한국전자거래학회지 제28권 제3호 • 2023.08 43 - 53 (11page) • DOI : 10.7838/jsebs.2023.28.3.043 저자정보 • 안세희 (경희대학껓) • 정재윤 (경희대학껓)
    · 시계열 자료를 이용한 환선굴의 관광 수요예측 Forecasting of Tourism Demand in Hwanseon Cave Using Time Series Data https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11598812 저널정보 • 아시아문화학술원 • 인문사회 21 학술저널 • 인문사회 21 제14권 제3호 • 2023.06 2,307 - 2,320 (14page) 저자정보 • 정해선 (강원대학껓) • 이강준 (강원대학껓)
  • Easy Ai 요약

    이 문서는 마이크로 모빌리티 서비스 제공 기업인 A기업이 킥보드 이용 활성화를 위해 수요예측을 어떻게 수행해야 하는지 논의한다. 먼저, 수요예측의 중요성을 설명하고, 이를 위해 필요한 데이터왿 분석 방법을 제시한다. 시계열 분석을 통해 과거 데이터의 추세왿 계절성을 파악하고, 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 실시간 변화에 대응할 수 있는 정교한 예측 모델을 구축해야 한다. 특히, 이용 기록, 기상 데이터, 이벤트 일정 등 다양한 데이터를 종합적으로 고려해야 한다. 이를 통해 A기업은 효율적인 자원 배치왿 운영, 마케팅 전략 수립, 그리고 장기적인 관점에서의 전략적 의사결정을 내릴 수 있다. 결과적으로 수요예측은 A기업이 마이크로 모빌리티 시장에서 지속적인 성장과 경쟁력을 확보하는 데 핵심적인 역할을 할 것이다. 더 나아가 사용자들에게 일관된 고품질의 서비스를 제공하고, 신뢰성 있는 브랜드로 성장할 수 있는 기회를 제공할 것이다. 마이크로 모빌리티 분야의 미래는 도전적이지만, 정확한 수요예측을 통해 A기업은 변화의 흐름을 선도하며 끊임없는 혁신과 발전을 이루어낼 수 있을 것이다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      A기업이 마이크로 모빌리티 시장에서 지속적인 성장과 경쟁력을 확보하기 위해서는 수요예측이 핵심 과제이며, 이를 위해 시계열 분석과 머신 러닝 알고리즘을 활용한 정교한 예측 모델 구축이 필요하다.
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