Sales Forecast — 수요 예측 (이동평균·지수평활·선형회귀)

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.

Mean Absolute Percentage Error = 평균 절대 오차율 (%). 10% 미만 매우 정확, 10~20% 양호, 20~50% 보통, 50%+ 부정확. 본 도구는 가장 낮은 MAPE 모델을 "최적"으로 자동 추천하며 색상 강조합니다.

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 슬라이더로 즉시 영향 확인 가능.

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.

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.

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.