LSTM으로 수요 예측하기 - 1장 (데이터 수집)

내 생각대로 구현하고, 실 데이터로 증명할뿐.

만약 그 증명이 틀린게 있다면 거침없이 댓글을 달아주기 바란다.

 

항상 어느 회사를 가던지, 수요예측은 필요하다.

 

뭐 물론 수요를 정확하게 예측해서 돈을 아끼고싶은 사람들이겠지

 

1D-CNN도 써보고, 얕은 레이어에 LSTM도 써봤는데, 뭐 그런 내용들 공유해볼까한다.

 

현업에 적용된 내용일 수 있으므로, 자세한 소스 일람은 하지 않도록 하겠다.

결과나 약간의 Sample은 공개 가능할듯!

(회사 자산에 대한 문제가 발생할 수 있으니까...)

 

최초로 이직할 회사에서 먼저 일을 던져주기 시작했다.

 

1. 요구사항 : X사의 제품 수요 예측

2. 데이터 : 연월일시 and 수요량

 

처음에 듣고는 이거 사실상 1-ouput을 가지는 단순 lstm만 하면 되는게 아닐까? 싶었다.

하지만, 실 데이터는 그리 녹록치 않았다. 갑작스럽게 튀는 부분은 잘 맞추지 못했던 것이다.

 

'아마 다른 이유가 있겠지'

 

데이터를 더 넣어야하는데 연월일시밖에 없다...

 

그래, 공휴일 데이터 / 평일, 주말 데이터 정도나 넣어보자.

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Data Collect START!

1. 평일/주말 데이터 계산하기

Python의 weekday()함수를 이용하면 쉽다.

 

2. 공휴일 데이터

https://data.go.kr

당연히 공공 데이터포털에 공휴정보가 있다. API를 사용하여 치환해서 DB에 쌓아놓고 썼다.

 

Data Collect END!!!

Return된 모습은 이렇다.

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참 현업들이란... 이런 데이터는 만들어줄 법도 한데, 우리한테 알아서 하란다...

 

다음 주제는 Data Preprocessing이 되겠다.