ChatGPT 활용
1. 포아송 분포를 이용해서 확률 구해봅시다.
통계학을 접근하기 어렵게 하는 것 중의 하나가 "계산"이 아닐까 싶다.
하기야 나도 대학에서 통계를 전공했지만, 분석을 위한 계산식을 활용하는 것이 쉽지는 않았다.
하나의 결과를 얻기 위해서 이론에 대해서 명확하게 이해해야 하지만, 계산은 또 하나의 넘어야 할 산이었다.
손으로도 계산해 보고, 일반 계산기, 공학용 계산기 그리고 다행히 개인 컴퓨터(PC)의 보급으로 통계 전용 소프트웨어 등을 이용해서 결과를 얻었다.
생성형 Ai가 등장한 지 얼마 되지 않은 요즘... 이러한 번거로움을 해결해 주는 것은 반가운 일이 아닌가 싶다.
지금까지 정리한 내용을 Chat GPT를 이용해서 확인해 보자. 먼저 포아송 상황이다.
1. 첫 번째 프롬프트 입력
" 이제 포아송 분포를 활용해서 확률을 계산하고 싶어"
. gpt 결과
좋습니다! 포아송 분포(Poisson distribution)는 일정 시간 또는 공간 내에서 특정 사건이 얼마나 자주 발생하는지를 모델링할 때 사용됩니다. 사용자가 원하는 계산을 도와드리기 위해 아래 정보가 필요합니다:
2. 두 번째 입력
"나는 드라이브스루 가능한 커피 전문점 매니저입니다. 매일 아침 6시 반부터 8시까지 우리 카페에 평균
23.7명이 방문하고 있습니다. 내일 동일한 시간대(6시 반 ~8시)에 25명 이상 방문할 확률을 알려 주세요."
. gpt 결과
내일 아침 6시 30분부터 8시 사이에 25명 이상 방문할 확률은 약 **42.17%**입니다.
즉, 10번 중 약 4번 정도는 25명 이상이 올 가능성이 있다는 의미입니다.
. 내 판단 결과
음. 10번 중 4번... 그렇다면 거의 2일에 1번 꼴로 25명 이상이 방문하겠군
3. 세 번째 입력
"위 결과를 포아송 그래프로 그려주세요"
. gpt 결과
. 내 판단 결과
25명 이상 오더라고 고객 서비스가 늦어지지 않도록 대책을 세워야겠군.
4. 네 번째 입력
"방문 고객이 많은 순으로 보았을 때 누적해서 5%가 되는 방문 고객은 몇 명인가요?"
. gpt 결과
방문 고객 수를 많은 순으로 누적했을 때 상위 5%에 해당하는 방문 고객 수는 32명 이상입니다.
즉, 하루에 32명 이상이 방문하는 경우가 전체의 약 5%를 차지합니다.
. 내 판단 결과
아, 32명까지 감안해서 대책을 세운다면 95%의 고객에 대한 서비스가 문제가 없겠구나.
와우 정말 재밌다. 계산기도 프로그램 코딩도 필요 없다.
이제는 이렇게 대화를 통해 이제는 확인학고 싶은 정보를 보다 더 쉽게 확인할 수 시대가 되었다.
