LLM( 생성형) 업무효율화, 업무활용, 인공지능 활용하여 일잘 하는법 138

따라하면 성공하는 S 곡선을 활용한 신제품 판매숫자 예측하기

 

로지스틱 곡선 공식 이해

 

로지스틱 곡선 공식은 다음과 같습니다.

 

x(t):는 특정 시간의 보급된 숫자라 하겠습니다.

t: 시간입니다.

L: 최대치입니다. 특정 시간에 x(t)가 접근하는 최대값입니다. 보통 최대 판매량이라 생각하면 됩니다.

a: 초기조건을 반영하는 상수입니다. . a 값이 크면 완만하게 성장을 보이다가 시간의 흐름에 따라 급격하게 증가하는 패턴을 보입니다.

e: 오일러수입니다. 2.718

b: 성장률을 보여주는 상수입니다. b 값이 크면 곡선이 가파르게 증가 합니다.

 

복잡한 공식을 외울 필요도 없고 이해 하실 필요는 조금 있지만, 크게 이해를 요구하지도 않겠습니다. 이거 복잡합니다. 그냥 그런가 보다 하고 넘어가겠습니다.

 

 

로지스틱 곡선 활용

 

본 챕터 마무리 하단의 첨부파일을 참조 하시면서 전체 템플릿을 이해하시는 것을 추천 드립니다. 이해가 어려우시면 거듭 말씀드리지만 그냥 외우십시오.

 

 

시간의 흐름에 다른 100명당 보급 수를 위와 같이 미리 입력을 했다고 가정하겠습니다. 그러니가 T15 시점에는 100명 중 92대가 보급될 것이라고 미리 예측을 한 것입니다. 여기서 100명당 보급 수로 표현한 것은 이 계산식은 절대 값으로 결과가 나오는 식입니다. 이를 백분율로 하기 위해서 100명당 보급수 = 100% 대비 보급률로 계산하기 위함 인 것입니다.

그리고 L,a,b에 임의 숫자를 넣습니다. 그리고 보급률 오차 제곱 컬럼에서는 100명당 보급수=관측수가 보급률 예측수 랑 비교한 오차의 제곱입니다. 오차를 구해서 오차의 제곱합을 구하는 이유는 (SSE) 예측한 값과 실제 데이터간의 차이를 활용해서 이 오차 제곱이 가장 작은수 즉 관측 데이터와 예측데이터간 차이가 가장 작은 것이 최적화 값이 되기 때문입니다.

그럼 보급률에 적용되는 함수식을 넣어야 하는데,

input
다음은 로지스틱 곡선을 활용해서 시장 보급률을 예측할 거야
해찾기를 이용해서 오차의 최소값이 가장 최적화된 모델로 결정할 거야
로지스틱 곡선 공식을 활용해서 보급률을 예측할 거야. 이때 보급률 예측을 위한 함수식 결정해줘
조건
1.d2의 값은 L 로 최대치야 d2에 해당되
2.a는 초기조건을 반영하는 상수야 e2 에 해당되
3.b는 성장률을 보여주는 상수야 f2에 해당되.
4.b컬럼은 시간의 흐름으로 b5:b19
5.c컬럼은 100명당 보급 수 c5:c19
6.d컬럼은 예측 보급률 d5:d19
7.e컬럼은 보급율 오차 제곱으로 e5:e19
8.SSE는 최소값이야 하고 a3입력을 하고 함수식으로 =SUM(E5:E19)을 입력했어

이때 보급률 예측에 들어가는 함수식을 구해줘
d5에 보급률 예측 함수식이 들어가

Output
주어진 조건을 바탕으로 로지스틱 곡선을 이용한 보급률 예측 함수식은 다음과 같습니다:

=L/(1+a*EXP(-b*B5))
생략


출처: ‘라온’ service base by AI:DRIVE with HBC data 31w,2024. 1turn

 

챕터가 마무리 돼감에 따라 복습 차원으로 프롬프팅 설명드립니다. 프롬프팅은 무조건 자세하게 입력하면 됩니다. 이렇게 자세히 입력하기 위해서 로지스틱 곡선 공식에 대해 이해를 했고 엑셀에 무엇을 입력해야 하는지도 하나씩 설명을 드린 것입니다. 구체적인 프롬프팅을 입력하기 위해서는 이해가 선행돼야 하는데 만약 이해가 아직 부족하다면 (충분히 부족할 수 있습니다.) 위에 제가 입력한 프롬프팅과 엑셀을 비교하면서 하나씩 매칭하시는 것도 학습하는데 도움이 됩니다.

 

생성형이 시키는 대로 입력을 하고 이제 해찾기를 하겠습니다.

 

(다음 포스팅에 이어서 계속)

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