홍승민경영컨설팅(주)

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 계..

카테고리 없음 2024. 11. 5. 10:11

따라하면 바로 적용 가능한 이동평균법과 계절요인 제거하는 방법     지수평활법지수평활법은 작업자의 직관에 의해 결정한 평활지수를 적용함에 있어 모든 관측치에 적용을 하고 각 관측치는 매 시점마다 적용이 되므로 최신성을 반영하게 됩니다.월매출(Actual)평활지수(0.2)1654 　2354 654.0 3354 594.0 4135 546.0 5984 463.8  예시를 들어 설명드리면 평활지수를 0.2로 작업자가 직관적으로 판단을 했고 이러한 데이터는 3월4월5월6월 모두 동일하게 적용이 됩니다. 앞서 연구한 이동평균법과 가중이동평균법 보다 보다 높은 수준으로 최신성을 반영하게 됩니다. 활용 예시를 보면서 설명 드리겠습니다.월매출(Actual)평활지수(0.2)절대오차평활지수(0.7)절대오차a1-a1654 ..

카테고리 없음 2024. 11. 4. 10:15

LLM( 생성형) 업무효율화, 업무활용, 인공지능 활용하여 일잘 하는법 108   가중이동평균가중이동평균법은 관측치에 가중치를 적용하는 것이 가중이동평균입니다. ‘관측치’ 즉 실제 값에 ‘가중치’ 무게를 넣는 것입니다. 예를 들어서 3개월 이동평균법을 가중이동평균을 적용하게 되면 다음과 같습니다.년도실제 판매량3개월가중치1월1,548 　--2월1,065 　--3월1,383 　--4월1,342 1,332 10%5월1,105 1,263 10%6월1,007 1,277 10%7월1,220 1,151 10%8월1,422 1,111 10%9월1,496 1,216 10%10월1,305 1,379 10%11월1,001 1,408 10%12월1,206 1,267 20%1월　　100% 이러한 가중치는 마지막인 12월 자료..

카테고리 없음 2024. 11. 3. 10:13

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 ..

카테고리 없음 2024. 11. 1. 10:06

따라하면 성공하는 보고서 작성법   반 발자국 더 앞선 포스팅 예시와 같이 요약을 잘하는 것이 일을 잘하는 것입니다. 하지만 여기에 조금 고급기술을 적용하면 어떨까요? ‘이동평균법’ 이라는 예측기법입니다. 이를 쉽게 설명드리면 위와 같이 시계열 데이터 (연속해서 나오는 데이터)는 특정 패턴이 있습니다. 이러한 패턴을 가지고 앞으로 일어날 일들을 예측하는 것입니다. 다소 어렵다 판단 되지만, 너무 쉽습니다. 본 챕터에서 이동평균법에 대한 개념을 확고하게 잡으시면 나중에 나올 고급 분석에도 충분히 적용가능합니다. 우리에게는 생성형 인공지능이 있습니다. 먼저, 데이터를 추가로 편집 하겠습니다. 먼저 처리전 데이터를 보고 설명 드리면  1. 설비투자 지표만 처리 할 것이니 나머지 생략2. 2024년은 P 자료로..

카테고리 없음 2024. 9. 4. 21:34