LLM( 생성형) 업무효율화, 업무활용, 인공지능 활용하여 일잘 하는법 114

따라하면 바로 적용 가능한 이동평균법과 계절요인 제거하는 방법

 

 

(앞선 글에 이어) 계절요인분석 5

마지막으로 이 방법은 시계열 데이터 분석함에 있어 추세식을 구하고 추세식에 계절지수를 곱하므로서 예측하는 방법입니다.

 

이 예시를 통해 지금까지 배운 모든 통계 함수식 중 다중회귀 빼고 다 넣었습니다.

마지막으로 이렇게 복잡한 통계를 적용해서 어떠한 예측을 하는 것이, 실제 우리가 마케팅을 하면서 어떤 인사이트를 주게 하는지를 알아보면 대략 다음과 같을 것입니다.

 

다음 분기의 매출 예측, 제안하는 방법을 사용하면 계절성과 추세를 고려하여 다음 분기의 매출을 예측할 수 있습니다. 실제 본 챕터의 주제는 다음 분기의 매출 예측입니다. 매출 예측이 된다면 관련해서 현금흐름도 분석이 가능하고 다양한 경영지표를 예측 가능합니다.

 

장기적인 매출 추세 파악, 위와 유사한 개념으로 추세식을 통해 전반적인 매출의 증가 또는 감소 추세를 파악할 수 있습니다. 이걸 통해서 언제 매출이 오르고 언제 매출이 오르지 않고 등이 파악 가능합니다.

 

단기적 매출 추세 파악 , 위에 내용과 동일한데 좀 더 미시적인 관점에서 가능합니다.

 

마케팅 전략 수립, 계절성이 높은 분기에 맞춰 프로모션이나 마케팅 활동을 계획할 수 있습니다. 앞선 챕터에서 우리가 다룬 것 중 하나인 마케팅 효과 예측하고 접목을 하면 이런 모델이 매우 강력하고 정교한 모델이 됩니다. 이런 모델을 통해서 수리적 관점에서의 예측을 기반으로 자원을 효율적으로 사용하는 것입니다.

 

재고 관리, 예측된 매출을 바탕으로 적절한 재고 수준을 유지할 수 있습니다. 이유는 계절요인에 대비하기 위하여 재고를 확보하는데 몇 개가 팔리고 몇 개가 남을지 파악이 가능합니다. 그리고 홍보 비용에 얼마를 투입하면 매출이 얼마가 늘어나니 재고를 몇 개 더 구입해야 하는지 매우 구체적인 마케팅 전략이 가능합니다.

 

이런 것들을 우리는 예산 수립이라 합니다. 향후 예상 매출을 기반으로 더 정확한 예산을 수립할 수 있습니다.

 

비즈니스 의사결정, 이미 일잘러 이십니다.

 

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추세와 계절변동 https://blog.naver.com/wang5177/223541237834

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