스터디 배경

저희가 제공하는 매장 솔루션에 아래 기능을 탑재할 수 있다면 무척 좋을 것 같습니다.

  1. 특정 지역에 매장을 추가하면 매출이 얼마나 나올까?
  2. 현재 매장의 메뉴의 가격을 변경하면 매출이 어떻게 될까?

과거의 데이터를 바탕으로 매출을 예측하는 기능인데요, 관련한 방법론은 아직 회귀분석 외에는 잘 모릅니다. 연구 논문과 서비스 사례를 조사하던 중 산업 경영 공학 분야의 세부 분야 중 생존분석 (Survival Analysis) 이라는 분야를 한 번 스터디해보았습니다.

스터디 목적

  • Survival Analysis은 어떤 방식으로 이루어지나? 관련한 다른 제품들이 어떻게 동작하는지 인사이트를 얻고자 합니다.
  • Survival Analysis 에 AI 가 접목된다면 어떻게 접목되는가? AI 가 실생활의 예측에서 어떻게 활용되는지 인사이트를 얻고자 합니다.
  • 확률 및 통계가 실생활에서 모델링되는 사례와 학술적인 노하우에 대해 감을 잡고 싶습니다.

스터디 내용

1. Survival Analysis 의 의의

2. Survival Analysis 모델링

2.1. 데이터 검열 (Censoring)

3. Survival Analysis 전통적인 방법론

3.1. Non-Parametric Methods

3.2. Semi-Parametric Methods

3.3. Parametric Methods

4. Survival Analysis 에 ML 을 적용한 방법론

0. 추가 스터디 중