수요예측 계산기 (이동평균·지수평활·선형회귀)
과거 매출 시계열을 입력하면 SMA·WMA·지수평활·선형회귀 4개 모델을 동시 산출하고 MAPE·MAD 정확도로 최적 모델을 자동 추천, 향후 N개월 예측을 시각화합니다.
계산 근거
단순이동평균(직전 N기간 평균), 가중이동평균(가중치 1…N), 단순 지수평활 F(t+1) = α·A(t) + (1−α)·F(t), 최소제곱 선형회귀 추세를 같은 검증 기간에서 한 기간 앞 예측으로 비교합니다. 미래값은 이동평균·지수평활이 수평, 회귀가 추세 연장입니다. 95% 범위는 1.96 × RMSE × √h 근사(오차 독립 가정), 정확도 해석은 Lewis(1982) MAPE 10·20·50% 구간입니다.
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자주 묻는 질문 (FAQ)
4가지 예측 모델의 차이는?
SMA(단순이동평균)는 최근 N기간을 동일 가중치로 평균. WMA(가중이동평균)는 최근 데이터에 더 큰 가중치. 지수평활은 모든 과거 데이터를 지수적으로 감소시키며 가중. 선형회귀는 추세선을 직접 추정. 데이터 특성(안정·추세·계절성)에 따라 적합 모델이 달라집니다.
MAPE는 무엇이고 어떻게 해석하나요?
Mean Absolute Percentage Error = 평균 절대 오차율 (%). 10% 미만 매우 정확, 10~20% 양호, 20~50% 보통, 50%+ 부정확. 구간은 Lewis(1982)를 따릅니다. 본 도구는 네 모델 모두 같은 검증 기간에서 "그 시점 이전 실적만으로 한 기간 앞을 예측"한 값으로 MAPE를 비교해, 가장 낮은 모델을 추천하고 입력한 목표 MAPE와도 비교합니다. 선형회귀도 매 시점 과거 데이터로 다시 맞추므로 표본 안 적합값으로 유리해지지 않습니다.
지수평활 계수 α는 어떻게 정하나요?
α는 0~1 사이값. α=0.1~0.3: 안정 추세(저변동), α=0.4~0.6: 일반 변동, α=0.7~0.9: 급변동·계절성. 보통 0.3~0.5에서 시작해 MAPE가 최소가 되는 값으로 튜닝합니다. 본 도구의 α 입력칸 값을 바꾸면 지수평활 MAPE가 바로 다시 계산됩니다.
계절성(seasonality)이 있는 데이터는?
본 도구의 4개 모델은 계절성을 직접 모델링하지 않습니다. 분기·월별 계절성이 강하면 Holt-Winters 또는 SARIMA 같은 별도 모델이 필요. 단기 트렌드 + 약한 계절성은 12개월 SMA로 평탄화한 후 본 도구 사용이 차선책입니다.
예측 기간(horizon)은 얼마가 적정한가요?
시계열 길이의 20~30% 이내가 권장됩니다. 예: 12개월 데이터 → 3개월 예측 신뢰. 더 긴 예측은 가정 변화·외부 충격에 매우 취약하므로 시나리오 분석(보수·중립·낙관)을 병행하세요. 본 도구는 최대 24개월까지 지원.
본 도구의 한계는?
① 외부 변수(가격·마케팅·경쟁사·경제지표) 미반영 — 단변량 시계열만 사용. ② 계절성 직접 모델링 미지원. ③ 휴일·이벤트 효과 미반영. 정밀 예측은 Prophet·ARIMA·머신러닝 모델을 도입하고, 본 도구는 빠른 1차 추정과 모델 비교 용도로 사용하세요.
추적신호(Tracking Signal)는 무엇이고, 4를 넘으면 어떻게 하나요?
추적신호는
누적 예측오차 ÷ MAD로, 예측이 한쪽으로 계속 높거나 낮게 나오는지를 보는 값입니다. 이 도구는 추천 모델의 추적신호 절댓값이 4를 넘으면 MAPE 가 낮아도 치우침이 있다고 표시합니다. 이때는 실적에 뚜렷한 추세가 있는지, 최근 거래처 변화·단가 변경처럼 수준 자체가 바뀐 시점이 있는지 먼저 확인하고, 바뀐 시점 이후 데이터만으로 다시 비교해 보세요.영업 프로세스를 혁신하다
파이프라인·전환율·수요예측을 체계화하는 프로세스 혁신 컨설팅.
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