네이버 쇼핑 트렌드 예측 머신러닝

# 네이버 쇼핑 트렌드 기반 머신러닝 예측 시스템 본 시스템은 네이버 API를 활용한 고급 시계열 예측 모델로, 쇼핑 검색어 트렌드를 분석하여 미래 소비자 행동을 예측합니다. 구글 코랩 환경에서 개발되었으며, GPU 제한 상황에서도 최적화된 성능을 발휘합니다. 핵심 기능은 제품별 계절성 패턴 분석으로, 패딩은 겨울철 검색량 증가, 반바지는 여름철 급등하는 명확한 주기성을 포착합니다. 예측 모델은 2025-2026년 전환기의 검색량 변화를 시각화하며 신뢰구간을 포함한 예측 범위를 제공합니다. 구글 드라이브와 연동된 지속적 학습 아키텍처를 구현하여 세션 종료 후에도 모델 파라미터와 학습 히스토리를 유지합니다. 이를 통해 데이터 손실 없이 누적 학습이 가능합니다. 이 시스템은 재고 최적화, 마케팅 타이밍 조정, 신제품 출시 전략 수립에 활용 가능한 인사이트를 제공하며, 향후 다변량 분석으로 확장하여 더욱 정교한 데이터 기반 의사결정 지원 도구로 발전할 것입니다.

2025년 03월 - 진행중

오픈마켓 셀러