표준 편차로 특수 사례를 파악하는 방법
표준 편차로 무엇을 할 수 있을까요. 표준 편차의 가장 큰 특징은 특수 사례를 추출할 수 있다는 것입니다. 슈 하트 관리도로 불리는 그래프입니다. 월간 매출의 비교 추이라는 제목으로 꺾은선 그래프 위아래의 두 선은 표준 편차를 이용해 도출한 수치입니다. 상방 관리 한계와 하방 관리 한계라고도 부릅니다. 그래프의 오른쪽에 적혀있는 UCL과 LCL은 각각 평균값에서 표준 편차 세 개 분량만큼 떨어진 수치임을 의미합니다. C의 매출이 측정을 시작한 지 6개월째에 LCL을 밑돌았음을 알 수 있습니다. 우연히 LCL을 밑돌 확률은 0.1퍼센트 정도밖에 안됩니다. C가 문제에 직면했을 가능성이 크다고 판단하고 본인과 함께 개선책을 협의하는 편이 좋은 방안일 수 있습니다. A가 22개월째에 UDL을 웃도는 영업 실적을 올렸습니다. C와 마찬가지로 우연한 성공은 아닐 것으로 보입니다. 평가를 매기기 전에 신중하게 성과의 인과관계를 조사할 필요성이 있습니다. 표준 편차를 활용하는 슈 하트 관리도를 사용하면서 직원의 업무 상황이나 성과를 정확히 파악할 수 있습니다. 제조업에서 재고 관리 시스템에도 큰 도움을 줄 수 있습니다. 대리점을 통해 상품을 제공하는 제조업에서는 과잉 발주로 재고가 쌓이면 관리비가 늘어나 이익이 줄어드는 현상이 발생합니다. 경영자는 재고량을 세심하게 관리해야 합니다. 대리점에서는 금방 재고가 바닥나는 인기 상품은 한 개라도 재고를 더 확보하고 싶어 합니다. 과거에는 이런 양쪽의 반대되는 심리를 경험과 감에만 의존하곤 했습니다. 그러나 시장의 평가가 바뀌어서 잘 팔리던 상품이 갑자기 안 팔릴 상황이 발생할 수도 있습니다. 그런 상황이 발생하면 재고를 처리하기 위해서 대리점은 가격 후려치기를 통해서 판매를 할지도 모릅니다. 슈 하트 관리도는 이런 재고 리스크를 피하고 싶을 때도 활용 가능합니다. 데이터 분석에 관한 지식이 있는 사람이라면 재고의 최적화에는 예측 모델이 필요하다는 것을 인정할 것입니다. 확실한 판매 정보를 얻을 수 있다면 예측 모델이 없어도 기초 통계량을 이용한 슈 하트 관리도로 추천 발주량을 정확히 파악할 수 있습니다. 변동 계수도 들쭉날쭉함을 간파하기 위한 수법입니다. 표준 편차와는 다르게 속성이 다를 경우에 비교하기 용이합니다. 표준 편차는 같은 영업 부서의 직원을 비교하거나 같은 상품을 취급하는 대리점에 추천 발주량을 결정할 때 매우 유용합니다. 그러나 법인을 대상으로 한 대형 투자 안건을 취급하는 영업부와 개인을 대상으로 한 소규모 안건을 다루는 영업부의 실적을 비교할 경우에는 적절하지 않습니다. 금액으로 비교하면 개인을 대상으로 하는 소비재보다 대형 투자 안건을 취급하는 편이 평균값이나 표준 편차가 커집니다. 대상이 되는 데이터의 규모가 현저하게 다르거나 측정 척도가 다르면 표준 편차로는 분석할 수 없습니다. 속성은 같지만 실태가 크게 다르기 때문에 표준 편차한 비교가 적합하지 않은 경우도 있습니다. 똑같은 프랜차이즈 편의점 중에서 지방의 도로변에 위치한 점포와 도심의 역 주변에 위치한 점포의 매출을 비교하는 경우가 그 예입니다. 지역성이나 상권, 입지 같은 조건에 따라 매출 규모가 크게 좌우될 경우에는 변동 계수를 이용하면 조건이 다른 그룹 간의 비교도 할 수 있습니다. 변동 계수는 표준 편차를 평균으로 나눠서 구합니다. 변동 계수는 상대적인 들쭉날쭉함을 보기 위한 지표입니다. 법인을 대상으로 한 대형 투자 안건을 취급하는 부문 A와 개인을 대상으로 한 소규모 안건을 다루는 부문 B의 수개월 간 평균 매출액과 표준 편차가 다음과 같다고 가정해봅시다. 계산 결과를 보면 부문 A보다 부문 B가 크게 변동했음을 알 수 있습니다. 단위에서 비롯된 착시 현상 때문에 언뜻 억 단위의 매출을 자랑하는 부문 A가 변동폭도 리스크도 큰 것처럼 보입니다. 변동 계수를 이용해 상대적인 들쭉날쭉함을 비교하면 부문 B가 더 불안정함을 알 수 있습니다. 변동 계수는 대상 데이터의 단위나 척도, 평균값이 크게 다른 그룹끼리 비교하고 싶을 때 일정한 기준에 따른 비교를 가능하게 한다는 장점이 있습니다. 이처럼 표준 편차를 이용해서 정확한 비교 분석을 할 수 없을 때에는 변동 계수를 이용해서 합리적인 결괏값을 도출해 낼 수 있습니다. 비즈니스에는 영업직 비교뿐만 아니라 다양한 특수 사례가 있습니다. 수많은 데이터를 비교 분석하는 사례를 위해서 분석 수법을 알고 있으면 큰 장점이 있습니다.
