프롬프트 작성규칙

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다.문의 주신 내용에 대하여 각각 아래와 같이 답변드리니 참고 부탁드립니다.고객메일 응답 초안 작성하는 실습 관련문의 주신 것과 같이 매번 지우셔도 되고, 지우지 않으셔도 됩니다.이전 지시문이 남아 있는 것은 작업을 편하게 이어서 하기 위해 기본적으로 그렇게 적용되어 있기 때문입니다.프롬프트에 기호 사용안내 드리는 기호는 AI 용 프롬프트의 문법이라기보다는 기존에도 개발 분야에서는 널리 쓰이던 마크다운이라는 문법입니다. AI 모델들도 기본적으로 컴퓨터 언어로 만들어진 것이다 보니, 효율적인 명령을 위해서 AI가 알아듣기 쉽게 전달하고자 마크다운 문법을 프롬프트에 적용하게 된 것이고, 실제로 어느 정도 성능 향상이 있다고 다양한 연구에서 결과로 나타났습니다.문의 주신 별의 개수나 #의 개수가 강조의 세기를 나타내는 것이 아니고 제목 내 단계(대제목, 부제목, 소제목 등)을 표현하는 것이며, -의 사용은 점이나 숫자 등으로 나눌 수도 있습니다.단 기호를 사용하는 것은 어디까지나 명령의 구조 및 표현을 더 효율적으로 하기 위함입니다. 프롬프트 내에서 해당 요소들이 잘 지켜질 수 있다면 마크다운 문법적으로 정확하게 지켜지지 않아도 큰 상관은 없습니다.감사합니다.마소캠퍼스 드림.

KESS 2018 설치가 안된다면...

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다.우선 사내 보안 설정 등으로 인하여 KESS가 설치 및 정상 작동하지 않을 수 있습니다.또한 엑셀의 엔터프라이즈 구독형 버전이라면 ms 365로 추정되는데, 해당 버전에서도 KESS가 정상적으로 지원되지 않습니다.따라서 불편하시겠지만 해당 파트는 자택에서 수강 및 실습 진행하시거나,KESS를 사용하는 실습 부분(대표적으로 로지스틱 회귀)는 개념에 대한 이해를 우선 학습 및ChatGPT 등 AI 서비스를 활용하여 해당 분석을 수행하는 방법을 제안드리니 참고 부탁드립니다.감사합니다.마소캠퍼스 드림.

시나리오 분석 관련

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다.남겨 주신 질문에 각각 아래와 같이 답변드립니다.1. 시나리오 추가하는 순서대로 요약표에 나오던데, 이미 추가된 시나리오 순서를 바꿀 수는 없나요?아쉽게도 엑셀의 시나리오 기능에는 순서를 변경하는 기능이 없습니다.뒤로 보내고 싶은 시나리오를 삭제 후 재추가하는 약간은 번거로운 방법으로 순서를 바꾸는 것이 가능하기는 합니다.2.시나리오 값을 [=해당셀]로 연결못하고 수기로 적는 방법만 있는건가요?...이 부분도 엑셀에서 지원하지 않는 기능이라 보시면 될 것 같습니다.구체적으로 말씀드리자면, 시나리오 관리자의 코드가 수식이나 참조를 담을 자리가 없이 짜여 있어기술적으로 불가능하다 보시면 될 것 같습니다.3. 실습에는 판매수량 회귀식을 구할 데이터가 없는데요.맞습니다. 본 강의에 범위에는 해당 역량이 포함되어 있지 않고,실무에서 회귀식을 얻는 방법은 비즈니스 애널리틱스, 전략적 의사결정 실무 마스터 클래스강의의 메인 주제 중 하나로 준비되어 있습니다.강의 분량 및 주제의 일관성의 문제로 개별 강의로 준비하여 제공하는 점 양해 부탁드립니다.감사합니다.마소캠퍼스 드림.

강의자료 내 수치관련

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다.남겨 주신 질문에 대하여 각각 아래와 같이 답변드립니다.1.강의자료에 나와있는 [에어컨 목표 매출의 70%인 39,416,742원]은 어디서 계산된 건가요?계산하신 목표 매출인 38,242,226와는 약간의 차이가 있는 금액인데, 주방가전 연매출의 70%라는 계산 방식은 맞으나선생님께서 계산에 사용하신 연매출은 2020 단일 연도의 주방가전 연매출,강의에서 사용한 연매출은 전체 데이터 평균 연매출이었습니다.2.[이익 2,000만원 달성하려 합니다.]에서 2,000만원이라는 수치를 정하는 방식이 있나요?위 질문의 예시와 같이 1의 자리까지 구체적인 경우는 계산으로 도출되는 수치라면,이번 질문의 예시처럼 000으로 떨어지는 목표의 경우에는 사람 간의 의사 결정의 산물이라 볼 수 있습니다.예를 들어 대표님께서 "이익 2000만 원 달성하면 소고기 회식 쏜다" 와 같은 상황은 흔하게들 겪는 상황이라 볼 수 있습니다.단 아주 임의적인 숫자는 아닌 것이, 민감도 분석에서 활용한 제품의 경우 평균이익률로 판매량 유지 시 약 1,600만 원, 최대이익률로 판매량 유지 시 약 1,800만 원의 이익이 예상되므로, 프로모션 등을 통해 2,000만 원 이익을 노릴 수 있는 상황이었다고 보시면 됩니다.3.[주방가전의 평균 연매출을 현재 수준 55,687,529원]은 어디서 계산된 건가요?생각하시는 바와 같이 전체 데이터의 매출합계/5로 구해진 값입니다.교재의 값과 계산하신 값의 차이는 오타나 엑셀 버전 간 로직 차이 등이 의심되기는 하나,0.001% 정도의 차이이므로 의사 결정에 영향이 없는 수준의 오차라 보시면 될 것 같습니다.감사합니다.마소캠퍼스 드림.

민감도 분석시 사용한 제품 선정

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다.우선 'SJC~'상품을 주력으로 잡은 이유는, 교재에서 언급한 것과 같이 "상대적으로 착한 가격인데 이윤이 높아서"를 만족하면서도,말씀해 주신 것과 같이 최대 이익을 낸 적이 있는 주요 상품이기 때문입니다.반대로 'ANN~' 상품으로 민감도 분석을 하기에는 리스크가 존재하는데,이 상품의 경우 최대 이익과 평균 이익이 동일합니다.이와 같은 경우 우연히 1건이 잘 팔린 경우일 가능성이 꽤 큽니다.'SJC~' 상품의 경우 평균 이익과 최대 이익의 편차가 존재하고,가격대가 비교적 중하위권이어서 판매량 측면에서도 유리하면서, 이익률도 높아 할인 프로모션을 진행해도 이익이 남는 경우에 해당하기 때문에민감도 분석의 대상으로 가장 적합하다고 보시면 될 것 같습니다.감사합니다.마소캠퍼스 드림.

스터지스 계급구간 관련

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다.네, 정확히 이해하신 게 맞습니다. "자료의 크기"는 데이터의 개수(표본 크기 n)를 뜻합니다. 최대값-최소값 차이(범위, range)가 아닙니다.감사합니다.마소캠퍼스 드림.

섹션5 내 목표매출액 구하는 부분

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다.표가 만들어지는 과정은 이렇습니다.본 과정은 시나리오에 따라 한 회사의 문제를 해결해 나가는 과정으로,실습 하나하나가 독립적이지 않고 이전 실습이 다음 실습으로 연결되는 과정이므로 참고 부탁드립니다.문의 주신 부분의 대략적인 흐름은 다음과 같습니다.02 서울중앙점과 부산남부점 매출 비중.xlsx(두 지점 원본 거래데이터)-> 두 지점 각각 피벗테이블로 분류별 매출 비중 산출-> 시각화하여 비교03 서울중앙점 목표 설정.xlsx-> 위에서 확인한 비중이 높은 과정(주방가전)을 목표 고정 및서울중앙점의 목표 총매출 = 약 5500만 원 / 부산남부점의 주방가전 비중 = 약 1,200,000,000 원각 분류 목표 매출액 = 위의 1,200,000,000 원에서 부산남부점의 품목 별 판매 비중에 해당하는 액수예실 분석위에서 구해진 목표 매출액과 실제 매출액 격차 분석감사합니다.마소캠퍼스 드림.

이수증

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다.먼저 저희 강의에 관심을 가지고 끝까지 수강해 주셔서 감사드립니다.단 수료증/이수증의 경우 인프런에서 관리하는 부분이므로,인프런 고객센터에 문의 부탁드립니다.추후에도 좋은 강의로 다시 만나뵐 수 있기를 바랍니다.감사합니다.마소캠퍼스 드림.

합계 이익과 평균 이익의 기준 차이

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다.합계 이익과 평균 이익은 문의 주신 것처럼 쓰임새가 다릅니다.합계 이익은 어떤 제품이 얼마나 전체 이익을 움직였는지 파악할 때,평균 이익은 제품의 수익성을 파악할 때 씁니다.예를 들어, 합계 이익은 낮지만 건당 수익성이 좋은 제품이 있다면이 제품의 판매량을 높일 수 있도록 마케팅 예산을 집중한다던지,합계 이익이 높지만 평균 이익이 낮은 제품이 있어서 수익성을 개선할 필요가 있다와 같은전략을 세울 수 있게 됩니다.제품이 아니라 특정 매장이나 특정 제품 카테고리 등 다양한 경우에 활용 가능하니,실제 실무 환경에서도 잘 응용하셔서 좋은 성과 얻으시기를 바랍니다.감사합니다.마소캠퍼스 드림.

오렌지 실습시 주의사항

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다.문의 주신 내용에 대하여 각각 아래와 같이 답변드립니다.훈련에서 Skip한 항목을 예측 데이터에서도 Skip 여부필수적이지는 않습니다. 훈련에서 skip했다면 모델의 변수 목록에선 아예 포함되지 않기 때문에그 열이 남아 있어도 모델은 일반적으로 그 열의 데이터를 사용하지 않습니다.단 훈련에서 사용하지 않은 데이터를 중요한 타겟 변수로 설정하는 실수를 할 수도 있으니, 필요하지 않은 데이터를 skip으로 두는 것이 가장 깔끔하기는 합니다.Feature 항목 통일 여부훈련에서 사용했던 Feature는 예측 데이터에 반드시 모두 있어야 합니다. 하나라도 없다면 작동하지 않습니다.반대로 훈련에서 사용한 Feature 외 다른 데이터는 예측 데이터에 있거나 없어도 상관 없습니다.열 순서 통일 여부열 순서를 통일하지 않아도 상관 없습니다.열의 순서나 위치가 아닌 열의 이름을 기준으로 찾기 때문입니다.서식 통일 여부반드시 같아야 합니다. 이번에 주신 질문 중 가장 중요한 부분입니다.통일되지 않는다면 결과를 신뢰할 수 없어지기 때문입니다.사실상 띄어쓰기 하나, 대/소문자, 앞 뒤에 공백 포함 등의 차이도 무시할 수 없습니다.감사합니다.마소캠퍼스 드림.