비즈니스모델링 - 편집 역사

2025년 9월 1일 (월) 02:53에 172.18.0.1님의 편집

2025-09-01T02:53:56Z

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759번째 줄:		759번째 줄:

	[[분류: AI]]		[[분류: AI]]
			[[분류: 비즈니스]]

172.18.0.1: /* 기본 사항 */

2025-02-18T02:34:33Z

기본 사항

← 이전 판		2025년 2월 18일 (화) 02:34 판
756번째 줄:		756번째 줄:
	# 다른 요소는 이에 맞춰 취합 - 영향을 주는 요소들 경험 및 실제 데이터를 기준으로 반영 (이전 데이터 시점과 해당일 선행 이슈 파악?)		# 다른 요소는 이에 맞춰 취합 - 영향을 주는 요소들 경험 및 실제 데이터를 기준으로 반영 (이전 데이터 시점과 해당일 선행 이슈 파악?)
	# 해석 방법을 염두에 둔 데이터 모델 추정		# 해석 방법을 염두에 둔 데이터 모델 추정


			[[분류: AI]]

Hschoi2: /* 기본 사항 */

2025-01-08T08:03:02Z

기본 사항

← 이전 판		2025년 1월 8일 (수) 08:03 판
753번째 줄:		753번째 줄:

	결론:		결론:
	#. 데이터 취득 전략 - 기존 데이터를 변경하거나, 데이터 처리에 있어, 필요한 데이터 기준 선별, 지속 데이터 취득		# 데이터 취득 전략 - 기존 데이터를 변경하거나, 데이터 처리에 있어, 필요한 데이터 기준 선별, 지속 데이터 취득
	#. 다른 요소는 이에 맞춰 취합 - 영향을 주는 요소들 경험 및 실제 데이터를 기준으로 반영 (이전 데이터 시점과 해당일 선행 이슈 파악?)		# 다른 요소는 이에 맞춰 취합 - 영향을 주는 요소들 경험 및 실제 데이터를 기준으로 반영 (이전 데이터 시점과 해당일 선행 이슈 파악?)
	#. 해석 방법을 염두에 둔 데이터 모델 추정		# 해석 방법을 염두에 둔 데이터 모델 추정

Hschoi2: /* R을 이용한 경영분석 */

2025-01-08T08:02:40Z

R을 이용한 경영분석

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742번째 줄:		742번째 줄:
	}		}
	</pre>		</pre>

			==기본 사항==
			확보할 수 있는 데이터 형태로 분석 방법이 개발된 듯

			기존 참고하고자 하는 데이터 기준, 추가 환경 데이터, 제품 데이터, 판매 데이터 등을 추정하여 만듬

			AI 분석은 요약 데이터를 활용하는 것이 좋으며 (R에서 판매량 데이터를 단순 사인데이터로 만듬)

			모든 데이터를 넣어서 처리하는 것은 머신러닝 혹은 빅데이터 처리 프로세스를 그대로 따르는 것이 좋음

			결론:
			#. 데이터 취득 전략 - 기존 데이터를 변경하거나, 데이터 처리에 있어, 필요한 데이터 기준 선별, 지속 데이터 취득
			#. 다른 요소는 이에 맞춰 취합 - 영향을 주는 요소들 경험 및 실제 데이터를 기준으로 반영 (이전 데이터 시점과 해당일 선행 이슈 파악?)
			#. 해석 방법을 염두에 둔 데이터 모델 추정

Hschoi2: /* SFD 예측 모델 예 */

2025-01-08T07:40:31Z

SFD 예측 모델 예

차이 보기

Hschoi2: /* SFD를 이용한 비즈니스 예측 모델의 예 */

2025-01-08T07:35:51Z

SFD를 이용한 비즈니스 예측 모델의 예

← 이전 판		2025년 1월 8일 (수) 07:35 판
118번째 줄:		118번째 줄:
	실제 SFD 샘플		실제 SFD 샘플

	[[파일:sfd_01.jpg]]		[[파일:sfd_01.jpg\|500px]]

	```mermaid		```mermaid
149번째 줄:		149번째 줄:
	다른 실제 사례:		다른 실제 사례:

	[[file:sfd_02.jpg]]		[[file:sfd_02.jpg\|600px]]

	```mermaid		```mermaid

Hschoi2: /* SFD 예측 모델 예 */

2025-01-08T07:35:15Z

SFD 예측 모델 예

← 이전 판		2025년 1월 8일 (수) 07:35 판
206번째 줄:		206번째 줄:
	1. 제품 수명주기 및 매출 예측 모델:		1. 제품 수명주기 및 매출 예측 모델:

	[[파일:sfd_03.jpg\|~~800px~~]]		[[파일:sfd_03.jpg\|600px]]

	```mermaid		```mermaid
249번째 줄:		249번째 줄:
	2. 고객 관계 관리(CRM) 모델:		2. 고객 관계 관리(CRM) 모델:

	[[파일:sfd_04.jpg\|~~800px~~]]		[[파일:sfd_04.jpg\|600px]]

	```mermaid		```mermaid
289번째 줄:		289번째 줄:
	3. 공급망 관리 모델:		3. 공급망 관리 모델:

	[[파일:sfd_05.jpg\|~~800px~~]]		[[파일:sfd_05.jpg\|600px]]

	```mermaid		```mermaid

Hschoi2: /* SFD 예측 모델 예 */

2025-01-08T07:34:34Z

SFD 예측 모델 예

← 이전 판		2025년 1월 8일 (수) 07:34 판
202번째 줄:		202번째 줄:

	===SFD 예측 모델 예===		===SFD 예측 모델 예===
	SFD를 활용한 몇 가지 대표적인 비즈니스 예측 ~~모델을 보여드리겠습니다~~.		SFD를 활용한 몇 가지 대표적인 비즈니스 예측 모델입니다.

	1. 제품 수명주기 및 매출 예측 모델:		1. 제품 수명주기 및 매출 예측 모델:

	[[파일:sfd_03.jpg]]		[[파일:sfd_03.jpg\|800px]]

	```mermaid		```mermaid
249번째 줄:		249번째 줄:
	2. 고객 관계 관리(CRM) 모델:		2. 고객 관계 관리(CRM) 모델:

	[[파일:sfd_04.jpg]]		[[파일:sfd_04.jpg\|800px]]

	```mermaid		```mermaid
289번째 줄:		289번째 줄:
	3. 공급망 관리 모델:		3. 공급망 관리 모델:

	[[파일:sfd_05.jpg]]		[[파일:sfd_05.jpg\|800px]]

	```mermaid		```mermaid

Hschoi2: sfd 추가

2025-01-08T07:31:46Z

sfd 추가

차이 보기

2025년 1월 8일 (수) 07:23에 Hschoi2님의 편집

2025-01-08T07:23:09Z

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93번째 줄:		93번째 줄:

	이러한 다양한 모델링 방법들을 비즈니스 상황과 목적에 맞게 선택하고 조합하여 사용하는 것이 효과적입니다.		이러한 다양한 모델링 방법들을 비즈니스 상황과 목적에 맞게 선택하고 조합하여 사용하는 것이 효과적입니다.


			==SFD를 이용한 비즈니스 예측 모델의 예==

			===SFD란?===
			Stock & Flow Diagram(SFD)은 시스템 다이내믹스에서 사용되는 중요한 모델링 도구입니다. 시스템의 구조와 동태적 행태를 시각화하는데 사용됩니다.

			주요 구성요소:
			1. Stock(저량): 시스템 내에서 축적되는 요소
			- 예: 은행 잔고, 재고, 인구, 지식 수준
			- 사각형으로 표시

			2. Flow(유량): Stock의 증감을 나타내는 요소
			- 예: 수입/지출, 생산/판매, 출생/사망
			- 파이프 모양의 화살표로 표시

			3. Converter(변환기): 시스템에 영향을 미치는 외부 변수
			- 예: 이자율, 생산성, 출생률
			- 원으로 표시

			4. Connector(연결자): 요소들 간의 인과관계
			- 일반 화살표로 표시

			실제 SFD 샘플



			```mermaid
			flowchart LR
			subgraph "Bank Account System"
			B["Bank Balance
			(Stock)"]

			I(["Income
			(Inflow)"])
			E(["Expenses
			(Outflow)"])

			IR((Interest Rate))
			SP((Saving Policy))
			EC((Expense Control))

			I --> B
			B --> E

			IR -.-> I
			SP -.-> I
			EC -.-> E
			end

			```

			다른 실제 사례를 보여드리겠습니다:

			```mermaid
			flowchart LR
			subgraph "Population Growth System"
			P["Population
			(Stock)"]

			B(["Births
			(Inflow)"])
			D(["Deaths
			(Outflow)"])

			BR((Birth Rate))
			DR((Death Rate))
			HC((Healthcare))
			LE((Life Expectancy))

			B --> P
			P --> D

			BR -.-> B
			DR -.-> D
			HC -.-> DR
			LE -.-> DR
			end

			```

			SFD의 실제 활용 분야:
			1. 비즈니스 관리
			- 재고 관리 시스템
			- 고객 관계 관리
			- 재무 흐름 분석

			2. 환경 시스템
			- 생태계 모델링
			- 오염 확산 분석
			- 자원 순환 시스템

			3. 사회 시스템
			- 도시 성장 모델
			- 전염병 확산 모델
			- 인구 동태 분석

			4. 프로젝트 관리
			- 리소스 할당
			- 작업 진행 상황
			- 예산 관리

			이러한 SFD를 통해 복잡한 시스템의 동태적 행태를 이해하고 예측할 수 있으며, 정책이나 의사결정의 영향을 시뮬레이션할 수 있습니다.