Gemini로 매출 예측하기

1. Gemini로 매출 예측하기

이동평균, 추세, 계절 반영 세 가지 예측 방법을 orders.csv로 실제로 돌려 봅니다. 프롬프트 하나로 2025년 1분기 매출을 예측하고, 그 예측이 놓치고 있는 것이 무엇인지까지 살펴봅니다. Colab에 orders.csv를 올리고 Gemini 채팅을 열어 두세요.

1.1 예측의 재료, 월별 매출 준비하기

예측의 재료는 월별 매출입니다. 주문 3,567건을 한 건씩 보는 것이 아니라 달 단위로 합쳐야 흐름이 보입니다. 이렇게 데이터를 월 단위로 합산하는 것을 월별 집계라고 합니다.

월별 매출 합계를 계산하고 선그래프로 보여줘

5장에서 본 그 그래프가 다시 나옵니다. 우상향에 연말 상승이 얹힌 모양입니다.

월	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
매출(만 원)	941	1,100	1,396	1,584	1,613	1,116	1,506	1,388	1,672	1,795	2,072	2,240

1월이 941만 원으로 최저, 12월이 2,240만 원으로 최고입니다. 이 선그래프가 나오면 준비가 끝났습니다. 열두 개 값의 합이 총매출 약 1.84억 원과 맞는지 한 번 확인하고 넘어가세요.

1.2 이동평균으로 흐름을 부드럽게

원래 매출은 6월과 8월에 푹 꺼지는 등 들쭉날쭉합니다. 이동평균을 씌워 흐름을 부드럽게 봅니다.

월별 매출에 3개월 이동평균을 적용해서, 원래 매출선과 함께 그려줘

원래 매출선 위에 부드러운 선 하나가 겹쳐 그려집니다. 3개월 이동평균은 그 달과 앞 두 달의 평균이므로 3월부터 값이 나옵니다.

월	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
3개월 이동평균(만 원)	1,146	1,360	1,531	1,437	1,412	1,336	1,522	1,618	1,846	2,036

6월 매출이 1,116만 원으로 뚝 떨어졌지만 이동평균은 1,437만 원으로 완만하게 내려옵니다. 한 달의 튀는 값에 흔들리지 않고 "전체적으로 올라가는 중"이라는 흐름이 읽힙니다. 6장 1절의 시험 점수 비유 그대로입니다.

이동평균과 추세는 쓰임이 다릅니다.

구분	언제 쓰나
이동평균	들쭉날쭉한 데이터의 흐름을 부드럽게 볼 때
추세	미래로 방향을 연장해 예측할 때

둘은 짝꿍입니다. 이동평균으로 흐름을 확인하고, 추세로 미래를 그립니다.

1.3 추세로 다음 3개월 예측하기

이제 미래를 그립니다.

단순 선형추세로 다음 3개월(2025년 1~3월)을 예측해줘

Gemini가 열두 달의 점 위에 직선 하나를 긋고, 그 직선을 세 달 앞으로 연장합니다. 여기서 선형추세란 매출의 전체 방향을 직선 하나로 나타내 미래로 연장하는 것입니다. 추세선은 대략 이런 식이 됩니다.

매출 ≈ 945 + 91 × 월

매월 약 91만 원씩 오른다는 뜻입니다. 이 직선에 13, 14, 15를 넣으면 2025년 1분기 예측이 나옵니다.

예측 시점	예측 매출
2025년 1월	약 2,126만 원
2025년 2월	약 2,217만 원
2025년 3월	약 2,308만 원

프롬프트 한 줄로 다음 분기 예측이 나왔습니다. 여기까지가 바이브 예측의 빠른 쪽입니다.

1.4 예측값 검증

이제 3장에서 배운 대로 숫자를 의심해 봅니다. 첫 번째 검증 질문은 "숫자가 상식적인가"였습니다. 2025년 1월 예측값 2,126만 원을 작년 1월 옆에 놓아 보겠습니다.

구분	매출
2024년 1월 (실제)	941만 원, 1년 중 최저
2025년 1월 (추세 예측)	약 2,126만 원, 12월에 버금가는 수준

작년 1월은 1년 중 가장 안 팔린 달이었는데, 올해 1월은 성수기 수준으로 팔린다는 예측입니다. 사업이 성장했으니 작년 1월보다는 오르겠지만, 두 배가 넘게 뛰어서 12월에 육박한다는 것은 어딘가 이상합니다.

원인은 방법 자체에 있습니다. 단순 추세는 "계속 오른다"는 방향 하나만 봅니다. 5장에서 확인한 "1월과 2월은 원래 비수기"라는 계절성을 통째로 무시합니다. 그래서 비수기인 1월을 최고 수준으로 과대평가하게 됩니다.

방법	1월 예측
단순 추세만	비수기인데 최고 수준으로 과대평가
추세 + 계절성	성장분은 반영하되 비수기 효과로 낮춰 잡음

좋은 예측은 추세와 계절성을 함께 봐야 합니다. 6장 1절의 생각해보기에서 "이 둘을 어떻게 동시에 반영할까"를 고민했다면, 바로 이 장면을 위한 질문이었습니다.

Gemini는 2,126만 원이라는 숫자를 자신 있게 내놓습니다. 틀렸다고 말해 주지 않습니다. 작년 1월과 나란히 놓아 보는 단순한 검증 하나가 이 예측의 허점을 드러냈습니다. 예측값을 받으면 항상 "같은 시기의 과거 값과 비교하면 말이 되는가"를 물어보세요.

그렇다면 이 예측이 실제로 얼마나 맞는지 숫자로 확인할 방법은 없을까요? 미래는 아직 오지 않았지만, 과거를 미래처럼 쓰는 방법이 있습니다. 그것이 이어서 다룰 백테스트입니다.

1.5 직접 해보기

이동평균 기간을 2개월과 6개월로도 각각 적용해 달라고 요청하고, 3개월과 비교해 어떤 것이 더 부드러운지, 너무 부드러우면 무엇을 놓치게 되는지 살펴봅니다.
Gemini에게 "이 예측이 놓치고 있는 것이 무엇인지, 1월 예측 2,126만 원이 현실적인지 평가해줘"라고 물어보고, 답에 계절성이 언급되는지 확인합니다. 계절을 실제로 반영하는 방법은 6장 3절에서 작년 데이터를 가져와 다룹니다.
추세선 945 + 91 × 월에 16을 넣어 2025년 4월 예측값을 손으로 계산하고, Gemini에게 4월까지 예측을 늘려 달라고 해서 같은 값이 나오는지 확인해 봅니다.
이동평균은 무엇을 위한 방법이고 추세는 무엇을 위한 방법인지 한 문장씩 구분해 봅니다.
추세 예측은 1월을 약 2,126만 원으로 봤지만 작년 1월은 941만 원이었습니다. 이 차이가 왜 생겼는지, 그리고 이 예측이 정말 맞을지 확인하려면 무엇을 해야 하는지 설명해 봅니다.

마지막 수정 2026.10.09