LLM( 생성형) 업무효율화, 업무활용, 인공지능 활용하여 일잘 하는법 106

따라하면 바로 적용 가능한 이동평균법과 계절요인 제거하는 방법

 

 

이동평균법에 대해 알아보고 계절요인을 제거하거나 활용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

평균도 마구잡이로 하는 게 아니고 평균을 도출해 내는 방법이 있습니다. 그리고 또 규칙적 패턴에 의해 발생되는 이벤트들 그러니까 시즌별 발생하는 이벤트들 우리는 이러한 이벤트를 ‘계절요인’이라고 합니다. 이러한 계절요인은 전체 평균에 부정적 영향을 주는 바 이런 것들을 효과적으로 제어해야 합니다. 그런 방법을 이제 구체적으로 그런 것들을 알아 보겠습니다. 어떻게 할까요? 따라하면 됩니다.

 

요약1. 평균이 이동하는 게 이동평균입니다.

요약2. 평균법을 이번 챕터에서 3가지를 배우게 됩니다.

요약3. 추세식을 구하고 추세식에 계절지수를 곱하는 시계열 분석 방법입니다.

요약4. 이거보다 더 정확한 게 ARIMA 기법인데 책을 쓰는 시점 아직 제가 모릅니다.

 

 

 

이동평균법

이동평균법에 대해서 들어 보셨나요? 말 그대로 평균을 이동하는 것입니다. 그럼, 이동평균법을 이야기하기 전에 왜 우리는 평균을 사용하시는지에 대해 생각해 보셨나요? 우리가 평균을 이용하는 주된 목적 중 하나가 앞으로 일어날 무언가에 대해서 대략적인 예측을 하기 위한 것 아닐까요? 예를 들어 보면, ‘이번 달 평균 사용 요금이 3만원 이니 다음달에도 3만원 정도를 소진하게 되므로 3만원을 사용하지 말고 저축해 두자!‘ 이렇게 과거 내용을 확인하여 미래를 예측하기 위한 것입니다. 다음 사례에 대해서 충분히 고민해 보겠습니다.

 

’냉면을 판매하는 음식점의 마케팅 전문가 가 1년치 판매 데이터를 분석하면서 “5월 들어 이상 기온으로 온도가 올라가고 있으니, 6월 7월 8월은 냉면이 잘 팔리는 최고 정점이 될 것 같습니다. 올해는 예년 대비 15일에서 20일 정도 빠르게 시작되었으므로 작년보다 매우 실적이 좋은 한 해가 되겠습니다. ” 라고 분석을 했습니다.

 

어떤 생각이 드시나요? 뭔가 정점이라는 단어, 이상 기온 단어 그리고 15일이니 20일 이니 등등 뭔가 제대로 분석한 것 같나요? 어떤 분들은 제대로 된 분석이라 이야기를 할 것입니다. 왜냐하면 나도 알고 제도 알고 지나가는 춘식이도 알고 누구나 다 이해하는 내용이기 때문입니다. 물론 그리고 당연하게도, 의사소통에서는 상대방이 알아듣기 편한 이야기로 해야 하는 것은 맞습니다. 저 역시 항상 이런 부분에서 고민하고 연구하고 있습니다. 그래서 이 책의 경우 문체가 마치 대화하는 듯한 ‘구어체’로 작성을 하는 것입니다. 하지만, 이런 하나마나 한 이야기를 한다면, 그것이 분석일까요? ‘날씨가 더우니 냉면이 잘팔린다’, ‘배가고프니 밥을 먹고 싶다’, ‘누워서 하품을 하는 것을 보니 잠을 자겠구나’ 이런게 예측인가요? 이런게 분석인가요? 우리는 말을 잘해서 글을 잘써서 청자나 화자에 공감을 얻어내야지 그냥 대충 아무나 하는 그런 하마말 (하나마나한말) 하면 그게 ‘일잘러’ 인가요? 아니죠 듣보잡이죠? 제 주장에 설득력 느껴 지시나요? 이 챕터가 22 챕터이니 이제 느껴지셔야 합니다. 그럼 먼저 다음 포스팅에서는 ‘평균절대오차’ 방법을 이용한 이동평균법에 대해서 연구해 보겠습니다.

.

.

.

생성형인공지능, LLM, 일잘러, RAG응용, 챗지피티 를 활용해서 프로 일잘러 되기 출간 준비중~~!!