1.업종 : 소도매
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

# 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

- 연도별 판매 데이터를 기반으로 계절별로 판매량을 분석하지만, 수작업으로 정리해야 함  

- 특정 시즌(여름, 겨울, 명절 등)에 판매량이 급증하거나 감소하는데, 이를 정확히 예측하기 어려움  

- 재고를 미리 조정하지 못해 인기 상품이 품절되거나, 반대로 재고 과잉이 발생할 수 있음  

- 판매 트렌드를 분석하는 과정이 오래 걸리고, 즉각적인 재고 조정이 어렵다 보니 비용 낭비가 발생  

# 자동화하고 싶은 업무  

- 지난 몇 년간의 판매 데이터를 기반으로 계절별 판매량을 자동 예측  

- 예상 판매량을 기준으로 적정 재고 수량을 자동 계산  

- 특정 제품의 계절적 수요 변동을 분석하여 사전 재고 조정  

- 특정 시즌(할인 행사, 명절, 휴가철 등) 전후의 판매 패턴을 반영한 맞춤형 재고 관리  

- 예상 판매량과 실제 판매량을 비교하여 예측 모델을 지속적으로 개선  

1.업종 :
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

현재 부동산 임대료 및 공실률 데이터를 체계적으로 관리하지 못해 수익성 분석이 어려운 상황입니다.  

특히 지역별 임대료 변동 및 공실률을 정확히 파악하지 못해 임대 전략 수립에 차질이 발생하고 있습니다.  

이에 따라 부동산 임대 수익률 및 공실률을 자동으로 분석하는 시스템이 필요합니다.  

1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

   - 공실률 및 임대료 데이터를 수기로 정리  

   - 개별 건물별 수익률을 엑셀로 계산  

   - 시장 데이터를 직접 조사해야 하므로 분석이 비효율적  

   - 임대료 조정이 필요해도 적절한 시점을 판단하기 어려움  

2. 자동화하고 싶은 업무  

   - 지역별 공실률 자동 분석 및 비교  

   - 임대료 및 운영비 입력 시 예상 수익률 자동 계산  

   - 시장 평균 임대료와 비교하여 적절한 임대료 추천  

   - 공실률 트렌드 분석 후 리스크 예측  

   - 임대 수익률이 낮은 건물 자동 분류 및 개선 방안 제안