1.업종 :
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

현재 AI 모델 학습을 위한 데이터를 수집하고 있지만,  

중복된 데이터, 불필요한 샘플, 편향된 데이터가 포함되어 있어 이를 정리하는 과정이 필요합니다.  

수작업으로 데이터를 정리하는 시간이 많이 소요되므로, 자동으로 정제 및 필터링하는 시스템이 필요합니다.  

1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

   - 여러 출처에서 데이터를 수집한 후 수작업으로 중복 데이터 제거  

   - 특정 기준에 따라 필요한 데이터와 불필요한 데이터를 분류  

   - 데이터셋 내 불균형을 수동으로 확인하여 조정  

   - 정제된 데이터를 다시 AI 학습용 포맷으로 저장  

2. 자동화하고 싶은 업무  

   - 중복 데이터 자동 탐색 및 제거  

   - 데이터 노이즈 필터링 (예: 불완전한 문장, 특정 패턴 포함 데이터 삭제)  

   - 특정 기준을 설정하여 모델 학습에 적합한 데이터만 선별  

   - 데이터셋 내 라벨 분포를 분석하고 불균형 자동 조정  

   - 정제된 데이터를 AI 학습이 가능한 포맷으로 자동 저장  

1.업종 : 판매업
 

2.예산 : 300
 

3.제작 요청사항
 

# 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

- 매장에서 판매되는 상품별로 판매량을 수기로 정리  

- 재고 데이터와 비교하여 어떤 상품이 빠르게 소진되는지 파악  

- 매출 대비 재고 회전율을 계산해 인기 상품과 저조한 상품을 구분  

- 데이터 수집과 분석을 일일이 수작업으로 진행해야 하며, 실시간 반영이 어려움  

# 자동화하고 싶은 업무  

- 상품별 판매량 및 재고 데이터를 자동으로 연동  

- 일정 기간 동안의 회전율을 자동 계산하여 빠른 상품과 느린 상품 구분  

- 특정 임계값(예: 회전율이 낮은 상품) 기준으로 재고 조정 알림 기능 추가  

- 카테고리별 또는 브랜드별 회전율 비교 분석  

- 회전율 변동 추이를 그래프로 시각화하여 의사결정 지원