데이터 분석(머신러닝)이 입찰가 예측 정확도를 높이는 원리

사람이 엑셀로 과거 평균을 내는 것과, 머신러닝이 수십 개 변수를 동시에 학습하는 것은 정확도에서 큰 차이가 납니다.

1. 단순 통계 vs 머신러닝

2. 무엇을 학습하는가

• 공고 특성: 발주기관, 공종, 추정가격, A값 유무, 지역제한, 경쟁 강도.
• 과거 결과: 예정가격, 낙찰 사정율, 참가업체 수.
• 유사 사례: 임베딩으로 '비슷한 공고'를 찾아 분포를 좁힘.

3. 정확도가 올라가는 이유

1. 변수 상호작용 포착: "이 기관 + 이 금액대 + A값 있음"의 조합별 패턴을 학습.
2. 유사 사례 검색: 단순 평균이 아니라 가장 닮은 과거 입찰의 분포를 사용.
3. 분포 추정: 단일 값이 아니라 확률 구간(신뢰구간)을 제시 → 리스크 관리 가능.

4. 한계와 올바른 사용법

• 예정가격은 추첨이 개입하므로 100% 예측은 불가능합니다.
• 데이터가 적은 공고(신규 기관·특수 공종)는 신뢰도가 낮습니다.
• 따라서 예측치는 의사결정 보조로 쓰고, 최종 판단은 실무자가 합니다.

일타비드는 이 원리를 자동화해, 공고마다 추천 사정율과 신뢰 구간을 제시합니다. 예상 투찰가 분석에서 직접 확인해 보세요.