# 소매업 산업 가상 실습 환경 시나리오

## 시나리오 개요
이 실습 환경은 소매업체에서 고객 개인화 추천 시스템과 수요 예측 모델을 개발하고 적용하는 과정을 시뮬레이션합니다. 학습자는 실제 소매업체와 유사한 데이터를 활용하여 매출 증대와 재고 최적화를 위한 AI 솔루션을 구축하게 됩니다.

## 학습 목표
- 소매업 고객 행동 데이터 분석 및 인사이트 도출
- 추천 시스템 알고리즘 구현 및 평가
- 시계열 기반 수요 예측 모델 개발
- A/B 테스트를 통한 비즈니스 성과 측정

## 데이터셋
- [Instacart Market Basket Analysis](https://www.kaggle.com/c/instacart-market-basket-analysis/data) 데이터셋 변형 버전
- 온라인/오프라인 매장 매출 및 고객 행동 데이터

## 실습 단계
1. **데이터 전처리 및 탐색**
   - 고객 구매 패턴 및 장바구니 분석
   - 상품 카테고리별 판매 추세 분석
   - 고객 세그먼트 도출 및 프로파일링

2. **추천 시스템 개발**
   - 협업 필터링 기반 상품 추천 모델 구현
   - 콘텐츠 기반 필터링 알고리즘 적용
   - 하이브리드 추천 시스템 설계

3. **수요 예측 모델 개발**
   - 시계열 기반 판매량 예측 모델 구현
   - 계절성, 프로모션, 휴일 효과를 고려한 예측
   - 다변량 예측 모델을 통한 상품 간 관계 분석

4. **배포 및 성과 측정**
   - 실시간 추천 시스템 API 개발
   - 재고 관리 시스템 연동 설계
   - A/B 테스트 설정 및 비즈니스 KPI 측정
   - 대시보드 구축 및 모델 성능 모니터링

## 평가 기준
- 추천 시스템의 정확도 및 다양성
- 수요 예측 모델의 RMSE 및 MAE 성능
- 구현된 솔루션의 확장성 및 실용성
- 비즈니스 KPI(매출 증대, 재고 회전율) 개선 효과 