Claude로 예측 시각화

1. Claude로 예측 시각화

6장에서 월별 매출을 집계하고, 추세선으로 2025년 1분기를 예측하고, 백테스트로 그 오차를 확인한 뒤 작년 데이터로 계절을 반영해 예측을 고쳤습니다. 이제 이 숫자들을 다른 사람이 한눈에 이해할 수 있는 그래프로 만듭니다. 탐색은 Gemini가 했으니 산출은 Claude가 맡습니다.

1.1 숫자를 Claude에게 넘기기

Claude는 Colab 노트북 안에 있지 않으므로 숫자를 직접 건네야 합니다. 두 가지 방법이 있습니다.

• 월별 표를 복사해 붙이기: 6장 2절에서 Gemini가 만든 월별 매출 표를 복사해 Claude 대화창에 붙여 넣고, 예측값 두 벌(단순 추세, 계절 반영)을 함께 적어 줍니다. 가장 간단하고 확실합니다.
• orders.csv를 첨부하기: 4장에서 했던 것처럼 orders.csv를 첨부하면 Claude가 월별 매출을 직접 집계합니다. 이 경우에도 예측값과 오차는 우리가 구한 숫자를 프롬프트에 적어 주어야 합니다.

어느 쪽이든 Claude가 그린 그래프의 실제 매출 숫자가 Gemini에서 본 숫자와 같은지 한 번 확인합니다. 1월 941만원, 12월 2,240만원이 맞으면 재료가 제대로 전달된 것입니다.

1.2 과거는 실선, 미래는 점선

첫 번째 요청입니다. 실제값과 예측값을 한 그래프에 그리되, 어디까지가 확정된 과거이고 어디부터가 예측인지 보는 사람이 바로 알 수 있어야 합니다.

2024년 월별 실제 매출(1~12월)과 예측값(2025년 1~3월)을 한 그래프에 그려줘.
과거는 실선, 미래는 점선으로 표시하고, 예측이 시작되는 지점을 표시해줘.
예측은 두 가지야. 단순 추세는 회색 점선, 계절 반영은 파란 점선으로 구분해줘.

월별 매출(만원): 1월 941, 2월 1,100, 3월 1,396, 4월 1,584, 5월 1,613, 6월 1,116,
7월 1,506, 8월 1,388, 9월 1,672, 10월 1,795, 11월 2,072, 12월 2,240
단순 추세 예측(만원): 2025년 1월 2,126, 2월 2,217, 3월 2,308
계절 반영 예측(만원): 2025년 1월 1,171, 2월 1,369, 3월 1,737

오른쪽 Artifact 영역에 실선이 12월까지 이어지다가 점선 두 가닥으로 갈라져 2025년 3월까지 뻗는 그래프가 나오면 성공입니다. 회색 점선은 12월 높이에서 계속 오르고, 파란 점선은 1월에 뚝 떨어졌다가 다시 오릅니다. 6장 3절에서 표로 본 차이가 한눈에 보입니다.

예측 그래프에서 이 구분은 꾸밈이 아니라 원칙입니다. 확정된 과거와 불확실한 미래를 같은 선으로 그리면, 보는 사람은 예측값을 실제값처럼 받아들입니다. 실선과 점선, 또는 색을 다르게 쓰는 것만으로 "여기부터는 예측이구나"가 한눈에 전달됩니다.

1.3 예측 구간

두 번째 요청이 핵심입니다. 6장 3절의 백테스트에서 단순 추세는 평균 15%, 계절 반영은 평균 4.4% 빗나갔습니다. 이 사실을 그래프에 그대로 올립니다.

계절 반영 예측값에 ±4.4% 예측 구간을 음영으로 표시해줘. 백테스트 오차가 약 4.4%였어.
단순 추세 점선은 참고용으로 그대로 둬.

점선 주변에 띠 모양의 음영이 생깁니다. 이 띠가 예측 구간이고, 그래프에 띠로 표시한 것을 음영 밴드라고 부릅니다. 숫자로 옮기면 아래와 같습니다.

1.2와 1.3의 두 요청을 마쳤을 때 Claude에게 받아야 할 그래프의 정답 모양을 같은 숫자로 그린 것입니다. 검은 실선이 2024년 실제 매출, 세로선 오른쪽이 예측입니다. 회색 점선(단순 추세)은 12월 높이에서 거의 그대로 이어져 2025년 3월 2,308만 원까지 오르고, 파란 점선(계절 반영)은 1월 1,171만 원으로 뚝 떨어졌다가 3월 1,737만 원으로 올라옵니다. 파란 점선을 감싼 옅은 띠가 ±4.4% 예측 구간입니다. Claude가 그린 그래프와 나란히 놓고 세 가지를 맞춰 보세요. 예측이 시작되는 자리가 표시되어 있는지, 두 점선의 1월 높이가 위 숫자와 같은지, 띠가 계절 반영 선에만 붙어 있는지입니다. 띠가 단순 추세 선에 붙어 있다면 요청을 잘못 알아들은 것이니 "음영은 계절 반영 예측에만 넣어줘"라고 고칩니다.

왜 굳이 범위로 보여줘야 할까요. "2025년 1월 매출은 1,171만원입니다"라고 한 숫자로 말하면 정확해 보입니다. 하지만 그 정확함은 착시입니다. 백테스트에서 이 방법이 평균 4.4% 빗나간다는 것을 이미 알고 있는데, 한 숫자로만 말하면 듣는 사람은 그 불확실성을 알 길이 없습니다.

범위로 말하면 오히려 더 나은 결정이 나옵니다. "최소 1,120만원은 팔릴 테니 그만큼은 확실히 준비하고, 1,220만원까지 갈 수 있으니 추가 물량은 빠르게 조달할 수 있게 해 두자"처럼 불확실성 자체를 계획에 넣을 수 있기 때문입니다. 단순 추세를 그대로 썼다면 범위는 ±15%로 1,800만원에서 2,450만원까지 벌어졌을 것이고, 그 폭으로는 재고 계획을 세우기 어렵습니다. 범위의 폭은 백테스트가 허락한 만큼만 좁힐 수 있습니다.

1.4 예측에서 빠진 변수

완벽한 예측은 없습니다. 우리 예측은 작년 같은 달에 성장률을 곱한 것이므로, 현실의 많은 것을 단순화했습니다. 무엇이 빠졌는지 알면 다음에 무엇을 보완할지가 보입니다.

• 성장률의 가정: 2023년에서 2024년으로 24% 성장했다는 비율이 2025년에도 이어진다고 가정했습니다. 성장이 둔해지면 세 달 예측이 모두 높게 나옵니다.
• 프로모션과 할인: 특정 달에 이벤트가 있었다면 그 달의 매출은 추세가 아니라 이벤트 때문에 올랐을 수 있습니다.
• 외부 요인: 경기, 유행, 경쟁사의 움직임은 데이터 안에 없습니다.
• 신상품 출시: 새 상품이 나오면 없던 수요가 생깁니다. 과거 데이터로는 알 수 없습니다.

예측은 현실의 단순화입니다. 빠진 변수를 아는 것 자체가 더 나은 예측의 출발점이 됩니다. 리포트에 예측을 실을 때도 "이 예측은 작년 성장률이 이어진다고 가정했고 프로모션 효과는 반영하지 않았다"고 한 줄 적어 두면, 읽는 사람이 예측을 어디까지 믿을지 스스로 판단할 수 있습니다.

1.5 직접 해보기

1. 음영 범위를 단순 추세의 오차였던 ±15%로 넓혀 다시 그려 봅니다. ±4.4%일 때와 비교해 그래프가 주는 느낌이 어떻게 다른지 Claude에게 설명을 요청하고, 본인의 감상도 적어 봅니다. 좁은 범위가 자신 있어 보이지만, 그 폭은 백테스트 오차만큼만 줄일 수 있다는 점을 확인합니다.

음영 범위를 ±15%로 넓혀서 다시 그려줘. 그리고 ±4.4%일 때와 어떤 느낌 차이가 있는지 알려줘

2. 6장 3절 직접 해보기 1번에서 만든 계절 비율 방식의 예측값을 세 번째 점선으로 추가해, 전년 동월 × 성장률 방식과 얼마나 다른지 비교합니다.

계절 비율 방식으로 구한 예측선도 같은 그래프에 추가해서, 두 계절 반영 방식이 얼마나 다른지 보여줘

3. 완성한 그래프에 제목, 축 단위(만원), 범례를 추가해 다른 사람에게 그대로 보여줄 수 있는 상태로 다듬습니다.
4. 예측을 단일 숫자가 아니라 범위로 보여주면 결정을 내리는 사람에게 무엇이 좋은지 한 문장으로 설명해 봅니다.
5. 우리 매출 예측에서 빠진 변수 가운데 우리 쇼핑몰에 가장 큰 영향을 줄 것 같은 것 하나를 고르고, 그 이유를 적어 봅니다.