매출 예측하기
내년 운영 계획을 세우기 위해 예상 매출을 산출하고자 하며, 월별·업종별 승수(multipliers)를 준비해 두었습니다. 이 승수는 monthly_industry_multipliers라는 배열에 저장되어 있습니다. 예를 들어, monthly_industry_multipliers[0, 0]의 값 0.98은 내년 1월의 주류 판매 업종 매출이 올해 1월 매출의 98%로 예상된다는 뜻입니다.
array([[0.98, 1.02, 1. ],
[1.00, 1.01, 0.97],
[1.06, 1.03, 0.98],
[1.08, 1.01, 0.98],
[1.08, 0.98, 0.98],
[1.1 , 0.99, 0.99],
[1.12, 1.01, 1. ],
[1.1 , 1.02, 1. ],
[1.11, 1.01, 1.01],
[1.08, 0.99, 0.97],
[1.09, 1. , 1.02],
[1.13, 1.03, 1.02]])
numpy는 np로 임포트되어 있으며, monthly_sales와 monthly_industry_multipliers 배열을 사용할 수 있습니다. monthly_sales의 열 순서는 각각 주류 판매점, 레스토랑, 백화점 매출을 의미합니다.
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NumPy 소개
실습형 인터랙티브 연습
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# Create an array of monthly projected sales for all industries
projected_monthly_sales = ____
print(projected_monthly_sales)