무지개타고

아이폰은 출시가 되도, 그 떡밥의 생명은 쭉~ 이어가는 분위기다. 이동통신 시장에 영향을 미치는 변수, 무진장 많을 것이다. 그렇다고 그 무진장 많은 변수를 모두 고려할 수는 없는 노릇. 그래서 아이폰 판매량만 놓고 얘기를 해 보자. 이에 미흡하지만 지난번에 구한 iPhone 예약 가입유형을 다시 참고하련다. ※ 주의 : 자료 인용 및 처리에 오류가 있을 수 있습니다. 최근 KT는 아이폰 판매목표가 50만대라고 드디어 속내를 털어놨다. - 김우식 KT사장, "아이폰 50만대는 팔릴 것" 아이폰 출시 전에 나온 떡밥에는 10~20만대 또는 일본 판매량의 50% 등 가지가지였으나, 그 보다 훨씬 많은 50만대라니... 물론 본격적인 출시 후 블로거들이 쏟아낼 사용후기 그리고 년말년초라는 시기가 융합해 이 기..

주말이나 휴일에 비가 오면 배달 음식점은 대박이다. 외출하기 번거롭고, 꿀꿀한 기분도 전환할겸 그리고 어린 자녀가 있는 가구라면 애들 입막음용으로 시켜 먹는 것을 고려하지 않을 수 없게 마련이다. 지난 번 '땅따먹기'에서 다룬 점포는 체인슈퍼였다. 점포간 규모 차이가 좀 심하긴 했지만, 슈퍼가 다루는 품목이야 대동소이 할 것이고, 소비자가 슈퍼에 뭐 엄청난걸 바랄 것도 아니며, 또 슈퍼가 소비자에게 제공하는 서비스의 질이 달라봤자 얼마나 다르겠는가. 그런 생각으로 허프 확률 모형을 차용했는데, 치킨 전문점에 허프 확률 모형을 적용하는게 타당한지는 고민을 해봐야될 사항일거 같다. 다루는 품목이야 치킨과 몇몇 간식거리 그리고 술일테지만... 맛과 서비스의 차이가 암만 생각해도 슈퍼와는 다르게 접근해야 되지 ..

자료에 셀 속성을 살짝 반영해 볼까 한다. 다음의 스카이뷰에 나타난 그림을 보면, 셀 마다 주된 주택형태가 어느 정도 구분되어 있는 것으로 여겨져 크게 '아파트'와 '아파트外'로 정보를 등록한다. 대충 점포의 주택형태가 조금씩 달라 보이는데... 이를 갖고 한번 더 사기를 치고 싶어 손이 근질근질하다. 어떻게? '아파트'와 '아파트外' 셀 간에 서로 다른 가중치를 부여하면 된다. 물론 가중치 산정 기준은 며느리도 모른다. -_-a g38 셀 (유효 셀 평균 가중치) =SUMPRODUCT(COUNTIF(N33:AQ58,{1;2}),G36:G37)/G34 그리고 구한다. 점포별 매출 점유율을... h54 셀 (셀 가중 매출M/S) =SUM(((TRANSPOSE($D$3:$D$9)/((MOD(ROW(INDIR..