은행에서의 대기시간 줄이기 : 포아송 분포(Poisson Distribution)를 이용한 고객 도착 예측 - 은행이외 대기시간 발생(병원, 레스토랑, 공공기관 등)에 적용

요즘 은행 방문 시 대기시간이 길어져 많은 고객들이 불편을 겪고 있습니다(가정). 하지만 포아송 분포(Poisson Distribution)를 이용해 고객 도착 시간을 예측하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 이 글에서는 포아송 분포를 이용한 고객 도착 시간 예측 방법을 소개하고자 합니다. "끝까지 읽어 보시면 포아송분포가 머리에 쏙" 포아송분포 이미지 포아송 분포(Poisson Distribution)는 일정한 시간 또는 공간에서 발생하는 사건의 확률 분포입니다. 은행에서 고객의 도착 횟수는 일정한 시간 동안 발생하는 사건이므로 포아송 분포를 사용할 수 있습니다. 이를 바탕으로 은행은 대기 시간을 최소화하고 고객 서비스를 개선할 수 있습니다. 포아송분포 이미지 먼저, 아침 9시부터 오후 5시까지 은행을 방문하는 고객들의 도착 시간을 분석해 보겠습니다. 데이터 분석 결과, 고객들의 도착 시간은 포아송 분포(Poisson Distribution)를 따르는 것으로 나타났습니다. 이를 통...