LLM( 생성형) 업무효율화, 업무활용, 인공지능 활용하여 일잘 하는법 110

따라하면 바로 적용 가능한 이동평균법과 계절요인 제거하는 방법

 

 

계절요인분석 1

 

계절요인은 말 그대로 계절 즉 시즌의 영향력을 고려하여 예측하는 방법입니다.

예를 들어 설명드리면, 우리가 매출액을 예측할 때 분기별 특징이 있을 수 있습니다. 여름에는 많이 팔리는데 겨울에는 안 팔리는 것들. 우리는 이런 것을 고려해서 이동평균법과 가중이동평균법 이라는 것을 적용해서 이 ‘계절요인’ 이라는 것을 최대한 상쇄 시키는 방법에 대해서 알아봤습니다. 이러한 방법을 쓰면 특히 가중이동평균을 쓰면 이동평균 보다 계절적 요인을 덜 타게 되는 예측이 가능한 것입니다. 그럼, 혹시 이 계절적 요인 적용을 적극적으로 하는 건 어떨까요? 그럼 분석이 좀 더 정확하지 않을까요? 구체적으로 매 분기별 이동평균을 하는데 여기에 계절요인을 분석해서 계절지수를 적용하면 좀더 정확한 예측이 되지 않을까요? 그럼 그 방법 계절지수를 적용하는 방법에 대해 연구하겠습니다.

 

계절요인분석을 적용하는 방법은 앞서서 공부한 모든 예측기법을 전부 적용하는 것입니다. 이것을 이해하고 응용 가능하면 회귀식을 이용한 예측분석 끝판왕입니다. 이것을 잘하면, 빅데이터 분석? 그까이꺼 아무나 다하는 거 됩니다. 그 정도로 이 방법은 높은 이해력을 요구하고 조금 어렵습니다. 하지만 약간의 이해와 생성형의 도움을 받으면 할 수 있습니다. 다음 예시를 보겠습니다.

 

해마다 매출액 높을 때도 있고 낮을 때도 있지만 점진적으로 성장하고 있고 분기별 매출액의 등락폭이 크다고 가정하겠습니다. 실제로 성장하는 기업들이라면 일반적인 형태의 가정입니다. 쉽게 1,2분기에는 안팔리다 3,4분기 많이 팔리는 데 점진적으로는 성장을 하는 형태입니다.

 

분기별 매출액 추이를 16개 즉 4년치 데이터를 수집하였습니다. (‘20~’23)

먼저 (1)전체적인 추세를 보고 추세식부터 구해야 합니다. 추세식을 구하는 여러 방법이 있는데 가장 손쉬운 차트를 이용해서 하는 방법으로 하겠습니다. 앞선 챕터에서 해서 우리는 다 알고 있습니다. 하지만 일이 바빠서 잠깐 생각이 안나니 생성형에 물어보겠습니다.

Input
엑셀에서 매출액 데이터로 미래 매출을 예측하려고 해, 차트를 이용해서 추세식을 구하는 방법을 가르쳐 줘

Output
차트에서 추세식을 구하는 방법은 엑셀을 사용하여 데이터셋을 통해 추세선을 추가하는 것입니다. 먼저, 엑셀에서 적절한 차트(예: 분산형 차트)를 생성하고 데이터를 표시합니다.
생략


출처: ‘라온’ service base by AI:DRIVE with HBC data 26w,2024

 

아주 잘 뱉어내고 있습니다. 데이터셋 블록 잡고 차트-분산형차트-추세선 결정입니다.

이번에는 평상시와 다르게 점 형태가 아닌 선 형태로 보겠습니다. (분산형 기본은 점 형태입니다)

 

차트가 오르락 내리락 하지만, 뭔가 올라가는 것 같습니다. 근데 자세히 보시면 (중2 수준입니다.) 꺾어지는게 3번 꺾어졌습니다. 우리는 이런 것을 3차항 또는 다항 이라고 합니다. 그럼 추세선을 넣어 보겠습니다. 추세선을 넣은 것은 이미 생성형이 가르쳐 줬습니다. 그대로 하면 ‘추세선 추가 – 다항식 클릭- 수식차트표기,R-제곱 표기

 

다음 포스팅에 이어서 계속

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