# 물류 데이터 분석: 수요예측과 재고 최적화 — 강의자료

## 과정 개요

물류·SCM 데이터를 활용해 수요를 예측하고 재고를 최적화하는 실무 분석 과정

판매·입출고 데이터를 정제해 수요예측 모델을 만들고, 이를 재고 정책에 연결하는 전 과정을 다룹니다. 실제 SCM 데이터셋으로 실습합니다.

| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 난이도 | 중급 |
| 진행 방식 | 기업교육 |
| 표준 소요시간 | 16시간 (2일) |
| 대상 | SCM·물류 실무자, 재고 관리 담당자 |
| 관련 기술 | Data Analytics, Data Engineering |

## 학습 목표

- 물류 데이터 전처리와 이상치 처리
- 수요예측 모델 수립과 검증
- 예측 결과를 재고 정책(안전재고·발주점)에 연결

## 모듈별 강의 내용

### Module 1. 물류 데이터 준비

- 판매·입출고 데이터 전처리
- 이상치·결측치 처리

판매·입출고 데이터에는 프로모션이나 시스템 오류로 인한 이상치가 섞여 있기 마련입니다. 이를 걸러내고 예측에 쓸 수 있는 형태로 정제합니다.

### Module 2. 수요예측 모델링

- 시계열 예측 모델 수립
- 예측 정확도 검증

시계열 예측 모델을 직접 수립하고, 예측이 실제와 얼마나 맞는지 검증하는 방법을 다룹니다.

### Module 3. 재고 정책 연결

- 안전재고·발주점 계산
- 예측-재고 정책 통합 실습

예측만으로는 부족하고, 이를 안전재고·발주점 같은 실제 재고 정책으로 연결해야 의미가 있습니다. 이 연결 과정을 실습합니다.

## 진행 안내

각 모듈은 개념 설명 후 실습으로 이어지는 순서로 진행합니다. 모듈별 실습 문제는 별도 워크북 문서를 참고하세요.