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수요 드라이버 구성
수요 드라이버를 사용하려면 드라이버를 구성해야 합니다. supplementary_time_series 데이터 엔터티에서 데이터를 수집한 경우에만 수요 드라이버를 구성할 수 있습니다.
참고
수요 드라이버를 구성하지 않은 경우에도 예측을 생성할 수 있습니다. 그러나 Demand Planning은 수요 드라이버를 사용하지 않습니다.
수요 드라이버 데이터 채우기 방법
채우기 방법은 시계열의 누락된 값(또는 '채우기')을 나타냅니다. Demand Planning은 다음과 같은 채우기 방법을 지원합니다. Demand Planning이 적용하는 채우기 방법은 데이터의 격차 위치에 따라 달라집니다.
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백필링 - 제품의 이전에 기록된 날짜와 마지막으로 기록된 날짜 사이에 차이가 있을 때 적용됩니다.
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중간 채우기 - 지정된 제품에 대해 마지막으로 기록된 데이터 포인트와 마지막으로 기록된 글로벌 날짜 사이에 차이가 있을 때 적용됩니다.
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향후 채우기 - 수요 드라이버에 향후 데이터 포인트가 하나 이상 있고 향후 기간에 차이가 있을 때 적용됩니다.
Demand Planning은 고려할 수요 동인에 해당하는 supplementary_time_series 데이터 엔터티의 마지막 64개 데이터 포인트를 활용합니다. 수요 계획은 세 가지 채우기 방법 모두에 대해 0, 중앙값, 평균, 최대 및 최소 옵션을 지원합니다.
다음 예제는 제품 1에 대한 supplementary_time_series 데이터 엔터티의 가격 열에 데이터를 수집할 때 기록 및 미래 데이터를 모두 포함하는 수요 드라이버가 누락된 데이터를 처리하는 방법을 보여줍니다.
집계 방법
Demand Planning은 집계 방법을 사용하여 특정 기간 및 세분화 수준에 걸쳐 데이터를 통합하여 다양한 수준의 세분화로 수요 동인 통합을 용이하게 합니다.
기간 집계 - 예를 들어 인벤토리 수요 드라이버를 일일 수준에서 사용할 수 있지만 예측이 주간 수준에서 사용할 수 있는 경우 수요 계획은 예측에 정보를 사용하도록 인벤토리에 대한 수요 계획 설정에 따라 구성된 집계 방법을 적용합니다.
세분화 수준 집계 - 수요 계획에서 세분화 수준 집계를 사용하는 방법의 예입니다. out_of_stock_indicator는 제품 사이트 수준에서 매일 사용할 수 있지만 예측 세분화는 제품 수준에서만 사용할 수 있습니다. Demand Planning은 이 수요 드라이버에 대한 수요 계획 설정에 따라 구성된 집계 방법을 적용합니다.
