홍승민경영컨설팅(주)

홍승민 경영컨설팅(주)는 이미 많은 고객과 함께 하고 있으며 다음에는 귀사와 함께 합니다.사업계획서 및 기술사업화 문의는 010-6742-1176 / 또는 홈페이지 문의하기 이용 부탁드립니다.____________________________________________  과학기술정보통신부와 美 국립표준기술연구소(NIST)가 손잡고 한미 과학기술 경쟁력을 높이기 위한 『한미 전략기술 선행표준화 공동연구사업』 신규과제를 모집합니다! 관심 있는 연구자분들의 많은 참여 부탁드려요~  □ 사업목적  ㅇ 美 NIST와 표준 개발과 연계된 연구를 공동 수행하여 전략기술 분야 경쟁력 제고 및 글로벌 기술 표준 선점 지원□ 사업내용  ㅇ 사업명 : 한미 전략기술 선행표준화 공동연구사업 ※약칭: 美 NIST 협력사업  ..

카테고리 없음 2025. 2. 9. 09:49

사업계획서 작성 문의는 010-6742-1176 / 홍승민생성형 포럼 사이트 : https://llmrag.co.kr_______________________________________________________   (2) 평가위원 행동에 따른 서류의 전략적 방향앞선 책에서도 많이 주장했는데, 제가 제안하는 전략적 방향은 사업계획서 5장 안에 모든 것을 다 이야기하고 그다음은 같은 이야기의 반복으로 평가위원에 강한 이미지를 심어 주고, 평가기준에서 저점을 못 주게 하는 것을 제안드립니다. 본 챕터 시작 시 말씀드린 시장 구분에 대해서 말씀드리면, 우리가 사업계획서를 작성할 때 사업계획서를 평가하는 사람들은 보통 우리의 고객사입니다. 또는 우리에 투자할 회사들 또는 우리에게 사업계획서 작성을 지시한 직..

카테고리 없음 2024. 12. 5. 09:07

다양한 데이터를 기반으로 따라 하면 성공하는 다중회귀 판매예측 방법   (앞선 글에 이어) 2. 독립변수별 다중회귀 및 VIF 값VIF 계산식=VIF(Column 1) = 1 / (1 - R²) 이제 VIF 값을 다 구했으니 VIF 값을 기준을 말씀 드리면VIF 값이 1에 가까우면 다중공선성 없음VIF 값이 5이상이면 다중공선선이 존재 함. VIF 값이 10 이상이면 다중공선성이 매우 높음  이 기준에 의해 VIF 값만 보면 컬럼1,2,5는 검토가 필요합니다. 이때 VIF 값이 높은 것을 기준으로 독립변수를 하나씩 제거 하고 회귀분석을 반복하고 이때 결정계수가 가장 높은 것을 선택하는 것입니다. 그러니까 VIF 값이 높으면 제거 대상이지만 무조건 제거는 아니라는 이야기입니다.  구체적으로 VIF 값을 구..

카테고리 없음 2024. 11. 24. 10:18

다양한 데이터를 기반으로 따라 하면 성공하는 다중회귀 판매예측 방법   (앞선 글에 이어)상관분석을 통한 상관계수로부터 다중공선성 확인하는 방법 1 독립변수를 잡고 상관분석을 진행합니다. 그럼 결과가 아래와 같이 나옵니다.  1. 대각선의 값들은 모두 1입니다. 이는 각 변수가 자기 자신과 완벽한 상관관계를 가짐을 의미합니다.2. Column 1과 Column 2는 0.96의 상관계수를 가집니다. 이는 매우 강한 양의 상관관계를 나타냅니다.3. Column 1과 Column 5도 0.95의 높은 상관관계를 보입니다.4. Column 2와 Column 5 역시 0.96으로 매우 강한 상관관계를 가집니다.5. Column 3은 Column 1, 2, 5와 비교적 강한 상관관계(0.71-0.81)를 보입니다...

카테고리 없음 2024. 11. 23. 10:19

다양한 데이터를 기반으로 따라 하면 성공하는 다중회귀 판매예측 방법   각 변수별 회귀식과 잔차간 자기상관다음으로 각 변수별 회귀식을 통해 (단순회귀) 자기상관이 가장 적은 변수를 확인 하겠습니다. 종속변수는 역시 판매숫자 이고 독립변수는 단순회귀 이니 광고비용, 영업사원능력, 영업직원 숫자입니다. 그리고 그 결과는 ‘자기상관결과2’ 와 같습니다. 자세한 내용은 첨부 파일을 참조 부탁드립니다. 먼저 각 회귀식별 p 값이 0.05 미만으로 다 사용가능합니다. 하지만 잔차와 직전잔차를 이용해서 상관을 돌리면 다음과 같습니다. 항목판매숫자-광고판매숫자-사원능력판매숫자-사원숫자잔차-직전잔차상관0.920.790.25 즉 각 변수별 회귀식을 돌린결과 다 사용가능하다 판단이 되지만 자기상관을 돌려니 가능한 것은 ‘판..

카테고리 없음 2024. 11. 22. 10:09

따라하면 바로 적용 가능한 이동평균법과 계절요인 제거하는 방법   (앞선 글에 이어) 계절요인분석 4 이제 예상매출을 구해야 하는데, 예상 매출은 추세식을 같이 사용해서 구하겠습니다. 그러니까 앞서서 구한 추세식을 이제 다시 한번 이용하는 것입니다.  추세식*수정된 계절지수 I9=E9*M11즉 3분기의 추세식값에 3분기의 수정된 계절지수를 곱한 것입니다. 근데 우리는 VLOCKUP 함수를 배웠으니 이를 적용하면  =E9*VLOOKUP(C9,$K$9:$M$12,3,0)=추세식*VLOOKUP(분기가,K9부터 M12까지 같은 것을 찾아서 세 번째 숫자를 제시하고 아니면 0을제시) 이제 더블클릭을 해서 우리가 궁금한 2024년도 예상 매출액을 확인하겠습니다. 마지막으로 이러한 결과를 과연 몇% 정도 믿어야 하느..

카테고리 없음 2024. 11. 8. 10:33

따라하면 바로 적용 가능한 이동평균법과 계절요인 제거하는 방법  (앞선 글에 이어) 계절요인분석 3 그럼 이제 가중이동평균을 적용해 보겠습니다. 가중이동평균을 적용하는 이유는 특정 데이터에 무게를 더 높게 주기 위함입니다. 즉 이동평균보다 더 정확합니다. 그리고 현재 이동평균 까지만 구한 시점에서 실제 관측값 하고 예측값하고 비교하면 차이가 어마무시 합니다. 왜냐하면 아직까지는 신뢰하기 어려운 값이 나올 수밖에 없습니다. (그럼에도 추세식을 이용하는 것 보다는 오차가 적습니다) 가중이동평균을 적용하면서 가중치를 계산해야 하는데 이것은 사용자의 직관에 의해 결정 됩니다. 현재 저는 1~4분기 중에 1,2분기는 매출이 낮고 3,4분기는 매출이 높아서 어떤 분기에 매출을 높인다라기 보다는 매출이 낮은것도 인정..

카테고리 없음 2024. 11. 7. 09:54

따라하면 바로 적용 가능한 이동평균법과 계절요인 제거하는 방법  (앞선 글에 이어) 계절요인분석 2 그럼 이 추세식을 가지고 추세식에 따른 계산을 먼저 하겠습니다. (추세식은 다항식 회귀분석으로 데이터-회귀분석을 진행해도 같은 결과가 나옵니다. 이때 독립변수는 거듭제곱으로 하나더 만들어야 합니다. x, x^2) 추세식이 y=2.3093x^2 – 5.0575x +560.75R2=0.2685 그럼, 추세식을 기준으로 2차항은 2.3093 이고, 1차항은 –5.0575, 절편은 560.75입니다. 이때 우리는 함수식을 사용해야 하니 이것을 한쪽에 수기로 입력을 하겠습니다. 이쯤에서 무언가를 찾아야 합니다. 느낌적인 느낌이 딱 와야 하는데, 그것은 R2 값 RSQ 값이 너무 낮은 것을 확인해야 합니다. 이 추세..

카테고리 없음 2024. 11. 6. 10:17