식재료 데이터 분석 및 식자재 수요 예측을 위해 필요한 데이터들을 비지도 학습 모형을 통해 데이터의 특성을 파악하고 숨겨진 패턴을 찾고자 함. 지도학습 모형을 통해 식재료 수요를 예측하고 모델을 검증하여 이를 통하여 나온 예측 결과를 시각화 하고 플랫폼을 개발 적용 하고자 함.
분석데이터 : eaT(학교급식전자조달시스템), SIMS(학교급식지원센터시스템)의 납품정보상세 데이터
분석기간 : 2012년 1월 ~ 2021년까지
데이터 수 : 약 1억 5천6십만 케이스
식재료 수요 예측 및 식자재 데이터 분석에 적합한 다양한 분석 모델들을 모델 별로 요약하여 제시. 회귀분석으로 식재료 수요 예측과 영향 요인들을 파악 및 기계학습 모형들을 통한 다양한 예측 기법을 사용. 시계열 모형을 통한 시간적 추세를 반영 및 비지도 학습을 통한 데이터의 특성과 패턴 파악