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COVID 가 우리의 예측 모델에 미친 영향 — 다음 충격을 대비한 시스템 구축기

문제COVID 충격으로 Airbnb의 booking date와 trip date 사이 lead-time 분포가 깨져 기존 예측 모델이 구조 변화를 따라가지 못했다.
접근gross booking volume과 lead-time composition을 분리하고 Bayesian Dirichlet ARMA 계열 모델로 simplex 제약을 지켰다. L1 divergence로 분포 변화도 감시했다.
결과예측 실패 원인을 volume과 timing으로 분해할 수 있게 됐다. 구조적 break detection을 모델에 넣어 이후 충격에도 더 강한 forecasting 체계를 만들었다.
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