목적

• 아이스크림 재고 최적화를 위한 수요 추이를 분석

데이터

• 사내 데이터를 가공한 아이스크림 재고 데이터입니다

데이터 분석

• 지점별 판매 추이 분석

  

• 맛별 추이 및 예측치

  • Coffee

    

  • Mint

    

  • Strawberry

    

  • Yogurt

    

  • Vanilla

    

  • Cookie

    

  • Cream

    

  • Greentea

    

  • 온도와 주문 개수의 상관관계

    

결과

• 온도가 높을수록 주문이 많아짐
• 커피와 민트 맛이 적게 팔렸고, 딸기 맛이 가장 많이 팔렸음
• 7-8월에 재고가 많이 나간걸 알수 있음

<aside> 🪧 **Comment from Team HEARTCOUNT

-** 해당 산점도를 통해 ‘온도가 높을수록 주문이 많아짐’이라는 결론을 내리셨는데, 사실은 그렇지 않을 가능성도 꽤 있을 것 같습니다.

• 이 그림을 보시면, 1번, 2번 영역에서는 사실 주문 수와 온도의 상관성이 크게 높지 않아 보이기도 합니다. 온도가 높을 때에도 (30도 이상) 주문 수가 200개 이하였던 것을 고려하면 더더욱 그렇습니다. 2번 영역에서도 크게 패턴이 없어 보입니다.
• 혹은 노란색 선을 보시면 주문량이 0~400 사이에 있을 때에, 약 170까지는 주문량이 많을수록 평균 기온이 올라가다가 하락을 하기도 하네요.
• 물론 가장 판매량이 많았던, X축 기준으로 우측(600 이상)에 있는 경우에는 평균 기온이 가장 높았던 것이 보입니다(3번 영역 쯔음에 가서야 주문량이 많을 때 온도가 높았던 패턴이 확실하네요). 이는 아마도 가장 기온이 높았던 여름철 → 아이스크림 판매량 증가라는 가설이 큰 이변 없이 맞아 떨어지는 부분이 아닐까 싶습니다.
  • 지금 이렇게 나타나는 시각적 현상들은, 데이터셋이 정확히 어떠한 데이터셋이고 어떠한 변수들있는지 몰라 섣불리 결론을 내기는 어렵지만, 높은 온도에도 불구하고 판매량이 높지 않았던 각 개별 점들의 현상을 유발한 다른 변수의 영향이 있었으리라 짐작이 됩니다. </aside>