데이터 세트를 업로드하기 전 필수 조건

예측을 성공적으로 생성하려면 데이터 세트가 다음을 준수하는지 확인하세요.

• 하나 이상의 product_id에 아웃바운드_order_line 데이터 세트에 제공된 예측 시간 범위의 4배 이상의 판매 기록이 있습니다. 예를 들어, 예측 기간이 26주인 경우 최소 주문 데이터 요구 사항은 26*4 = 104주입니다.

• 제품 데이터 엔터티 아래의 Product_id에는 불완전한 데이터(null 또는 빈 문자열) 또는 중복이 포함되어서는 안 됩니다.

• 예측 구성(조건부 필수 ')에서 세분화를 위해 선택한 모든 추가 열에는 불완전한 데이터(null 또는 빈 문자열)가 포함되지 않습니다.

• 모든 데이터 엔터티(예: product_id, site_id, ship_from_site_id)의 열 ID에는 별표(*) 및 큰따옴표(')와 같은 특수 문자가 포함되어 있지 않습니다.

• order_date에 잘못된 날짜가 포함되어 있지 않습니다. 예를 들어 2/29/2023, 즉 2023년 2월 29일은 도약 연도에만 유효합니다.

예측 정확도를 개선하기 위해 Demand Planning은 다음을 적극 권장합니다.

• 2~3년의 아웃바운드 주문 라인 기록을 입력으로 업로드하여 정확한 예측을 생성합니다. 이 기간을 통해 예측 모델은 비즈니스 주기를 포착하고 더 강력하고 신뢰할 수 있는 예측을 보장할 수 있습니다.

• 예측 정확도를 높이려면 브랜드, 색상, product_group_id, product_introduction_day와 같은 제품 속성을 제품 데이터 엔터티에 포함시키고 discontinue_day를 포함하는 것이 좋습니다.

• supplementary_time_series 데이터 엔터티를 통해 추가 수요 드라이버 정보를 제공할 수 있습니다. 참고로 숫자 값만 지원됩니다.

• 새 제품에 대해 유사한 제품 또는 이전 버전이 있는 경우 대체 제품 매핑을 제공합니다.

• 과거 판매 데이터를 업로드하기 COVID 전과 같이 비반복 또는 일회성 이벤트를 제거합니다.