필요한 데이터 파일
이 실습을 위해서는 다음 데이터 파일들이 필요합니다.data/ 폴더에 저장해주세요.
💡 데이터 준비 방법
- 1. 프로젝트 폴더에
data폴더를 생성하세요 - 2. 위의 모든 CSV 파일을 data 폴더에 저장하세요
- 3. Jupyter Notebook을 실행하고 실습을 시작하세요
실습 정보
실습 단계 미리보기
다음과 같은 순서로 실습이 진행됩니다.
환경 설정 및 데이터 로딩
비즈니스 인텔리전스 분석에 필요한 모든 라이브러리와 데이터셋을 로딩하여 종합적인 분석 환경을 구축합니다.
기본 비즈니스 현황 분석
전체 비즈니스의 규모와 핵심 지표를 계산하여 분석의 기준점을 설정합니다.
지역별 고객 분포 분석
고객의 지역적 분포와 시장 집중도를 분석하여 주요 시장을 식별합니다.
고객 분포 시각화
고객 분포를 시각화하여 지역별 시장 규모와 도시 다양성을 직관적으로 파악합니다.
판매자 지역 분포 분석
판매자의 지역적 분포를 분석하여 공급망 구조와 집중도를 파악합니다.
고객 vs 판매자 분포 비교
고객과 판매자의 지역적 분포를 비교하여 수요-공급 구조의 균형을 분석합니다.
주문 데이터 전처리 및 병합
주문, 고객, 결제 데이터를 통합하여 종합적인 비즈니스 분석을 위한 데이터셋을 구축합니다.
지역별 매출 성과 분석
지역별 매출 성과를 다각도로 분석하여 핵심 시장과 성과 지표를 파악합니다.
매출 성과 종합 시각화
다양한 관점에서 매출 성과를 시각화하여 지역별 특성과 시장 구조를 종합적으로 분석합니다.
시간별 매출 추이 분석
시간에 따른 비즈니스 성과 변화를 분석하여 성장 패턴과 트렌드를 파악합니다.
월별 추이 시각화
월별 성과 지표들의 시간적 변화를 시각화하여 비즈니스 성장 패턴을 분석합니다.
시장 세분화 분석
지역 시장을 규모와 특성에 따라 세분화하여 차별화된 전략 수립의 기초를 마련합니다.
시장 세분화 시각화
시장 세분화 결과를 시각화하여 각 세그먼트의 분포와 특성을 직관적으로 파악합니다.
상품 카테고리별 성과 분석
상품 카테고리별 성과를 분석하여 핵심 수익 분야와 상품 포트폴리오를 파악합니다.
카테고리 성과 시각화
상품 카테고리의 다양한 성과 지표를 시각화하여 카테고리별 특성과 기회를 파악합니다.
핵심 KPI 대시보드 구축
비즈니스의 핵심 성과 지표들을 종합하여 경영진을 위한 KPI 대시보드를 구축합니다.
지역 클러스터링 데이터 준비
지역별 특성에 따른 클러스터링 분석을 위해 적절한 피처를 선택하고 데이터를 정규화합니다.
최적 클러스터 수 탐색
실루엣 점수를 기준으로 최적의 클러스터 개수를 객관적으로 결정합니다.
최종 클러스터링 수행 및 해석
최적 클러스터 수로 지역을 그룹화하고 각 클러스터의 비즈니스 특성을 해석합니다.
클러스터링 결과 시각화
클러스터링 결과를 다양한 각도에서 시각화하여 지역 시장의 특성과 분포를 분석합니다.
머신러닝 데이터 준비
시장 성과 예측을 위한 머신러닝 모델 학습용 데이터를 준비하고 피처를 엔지니어링합니다.
매출 예측 모델 학습 및 평가
랜덤 포레스트 모델을 사용하여 매출을 예측하고 모델의 성능과 피처 중요도를 분석합니다.
시장 기회 분석 지표 계산
다양한 지표를 종합하여 시장 기회를 정량적으로 평가하고 우선순위를 설정합니다.
기회 분석 시각화
시장 기회 분석 결과를 다양한 시각화 기법으로 표현하여 투자 우선순위를 직관적으로 파악합니다.
계절성 및 트렌드 분석
월별 성장률과 계절성 패턴을 분석하여 시기별 비즈니스 전략 수립의 기초를 마련합니다.
트렌드 및 예측 결과 시각화
트렌드 분석과 예측 모델 결과를 시각화하여 비즈니스 패턴과 예측 신뢰도를 종합적으로 평가합니다.
비즈니스 인사이트 도출
전체 분석 결과를 종합하여 경영진이 이해하기 쉬운 핵심 인사이트와 시장 현황을 정리합니다.
전략적 제안 사항 도출
데이터 분석 결과를 실제 비즈니스 전략으로 연결하는 구체적이고 실행 가능한 제안을 우선순위와 함께 제시합니다.