홍승민경영컨설팅(주)

따라하면 성공하는 S 곡선을 활용한 신제품 판매숫자 예측하기    해찾기의 목적은 L, a, b를 변수로 해서 SSE가 가장 작은 값이 돼야 합니다. 이유는 오차가 최소화돼야 하고 오차는 음수일 수도 있으니 거듭제곱을 해서 양수로 만들고 이 오차 거듭제곱의 합 SSE가 최소화되면 가장 바람직한 수식이 나올 것입니다. 목표는 SSE 이고, 변수도 설정을 해주고, 제한조건 설명드리겠습니다. 최소값을 구하는 것이고 D2 즉 L 값은 최대값입니다. 100명당 최대로 판매할 수 있는 숫자가 되겠습니다. 저는 200으로 한정을 했고 100명당 최대 200개 즉 1인당 2개 이상 구입을 안 한다는 가정이 전제되어 있는 것입니다. D2:F2는 L, a, b 값으로 당연히 0보다 커야 합니다. E2:F2는 어떤 값이 ..

카테고리 없음 2024. 12. 13. 10:15

사업계획서 작성 문의는 010-6742-1176 / 홍승민생성형 포럼 사이트 : https://llmrag.co.kr_______________________________________________________  공동창작에 대한 개념 변화 전통적으로 특히 한국의 문화에서는 ‘공동창작’에 대한 개념이 다소 부족합니다. 이러한 관점은 저 역시 지배적이긴 합니다. 예를 들어서 책을 작성하는 관점에서 복수의 작가가 동시에 작업을 해도 무방합니다. ‘기획’을 누가 하느냐에 따라 책의 방향성이 결정되기 때문에 기획자가 중요하게 되는데 개인적인 생각으로는 저자가 두 명 이상 넘어가게 되면 크게 의미가 없다고 생각합니다. 그나마 세 명의 저자까지는 수용 가능하나 네 명의 저자, 다섯 명의 저자, 계속해서 저자가 ..

카테고리 없음 2024. 12. 12. 10:05

사업계획서 작성 문의는 010-6742-1176 / 홍승민생성형 포럼 사이트 : https://llmrag.co.kr_______________________________________________________  공동창작 관점에서의 생성형 인공지능 공동창작에 대한 관점을 조금은 포괄적으로 그리고 넓게 이해해 주셨으면 합니다. 공동개발을 많이 경험한 분들은 조금 더 쉽게 이해하시겠지만, 생성형의 등장으로 이제는 혼자서 모든 것을 다 하는 시대가 아니라 복수의 인원이 동시에 과업을 진행하는 시대가 되었습니다. 과업을 복수의 사람이 동시에 처리를 하게 되면, 혼자서 처리하는 것보다 절대적인 시간 자체가 효율화됩니다. 반면 생성형을 통한 업무 효율화는 개인을 중심으로 연구개발 되었고 그 결과 혼자서 처리 ..

카테고리 없음 2024. 12. 10. 10:01

따라하면 성공하는 S 곡선을 활용한 신제품 판매숫자 예측하기    현재 점유율만 알아도 우리 신제품의 예상 판매수량 추정이 가능합니다. 방법은 생각보다 간단합니다. 현재 수준에서의 시장보급율을 조사하고 또는 추정하고 이것을 기준으로 S 커브와 비교해서 현재 확산 단계인지 아니면 아직 시작 단계인지 아니면 쇠퇴기 인지를 분석하고 분석 결과에 따라 미래 시장 수요를 예측하는 것입니다. 무식하게 TAM-SAM-SOM 같은 것들 사용하지 않아도 됩니다.  요약 1. S곡선=로지스틱 곡선 약간만 이해하면 됩니다. 요약 2. 전체 시장 규모 예측 가능합니다. 요약 3. 어려운 건 생성형 시키면 됩니다. 요약 4. 따라하면 됩니다.   먼저, S 곡선에 대해서 이해를 하시기 보다 그냥 외우시는게 좋습니다. 마치 자연..

카테고리 없음 2024. 12. 7. 09:11

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   자기상관자기상관이란 앞서 확인을 했던 상관관계에서 자기가 자기를 상관하는 것입니다? 오잉? 하실 것인데 쉽게 설명 드리겠습니다. 자기상관은 시계열 데이터 즉 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터에서 쉽게 나타는 현상인데, 이러한 시간의 흐름의 각 데이터간 서로 서로 간섭을 하는 것입니다. 이런 것을 자기 상관이라고 합니다. 자기 상관이 있으면 도출된 함수식(회귀방정식)이 아무리 설명력이 높다고 하여도 해당 방정식 사용하지 못합니다. 왜냐하면 자기들끼리 서로 서로 영향을 주니 그걸 사용하면 안되고 그런 자기상관을 제거하고 사용해야 하는 것입니다. 구체적으로 회귀방정식을 통해서 나온 방정식을 실제 값하고의 차이를 분석하는 ‘잔차’ 기억나시나..

카테고리 없음 2024. 11. 21. 09:59

다양한 데이터를 기반으로 따라 하면 성공하는 다중회귀 판매예측 방법  (앞선 글에 이어) 다양한 데이터를 기준으로 다중회귀 분석하기 3 이제 엑셀에서 충분히 회귀식을 할 수 있는 것을 확인하였으니 다음 작업을 하겠습니다. 생성형이 가르쳐준대로 (본 예시에는 보여드리지 않았으나 생성형 인공지능을 참조 하시면 됩니다. 그리고 이미 앞서서 많이 연습 했습니다.)  데이터-데이터분석-회귀방정식 클릭 하시면 Y축 입력범위 설명을 다시 드리면 이것은 종속변수입니다. 종속변수는 우리가 알고 싶은 결과 값이므로 그 결과값에 해당되는 것이 원본 데이터에서 ‘직원수당 우리제품 매출’입니다. 이 데이터를 블록을 잡고 X축 입력 범위 설명을 드리면, 이건 독립변수입니다. 즉 우리가 종속변수를 얻기 위해 넣어야 할 데이터 들입..

카테고리 없음 2024. 11. 14. 09:57

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