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05 매출 데이터 분석 정리

SQL FOR EVERYONE icon_day

 

 

 

0304절에서 SQL을 이용하여 매출 분석과 인구 통계 분석을 실시했고 결과는 다음과 같습니다.

 

표 12-2 분석 결과

분석 순서

분석 주제

분석 결과

1

매출 특징 통계 분석

전체 주문 건, 총 매출, 평균 매출 등 특징 통계 값을 알 수 있다.

2

판매량과 매출 비교

전용 상품은 전체 391건의 판매량 중 59건, 즉 총 판매량의 15%, 매출의 23%를 차지하고 있다.

3

상품별 매출 계산 및 순서 정렬

전용 상품은 온라인으로만 주문 가능한 상품이지만 전체 상품 중 스테이크에 이어 두 번째로 많이 팔린다.

4

월별 상품 매출 분석

연말에 전용 상품의 매출이 높다. 스테이크 역시 연말에 매출이 높다. 비슷한 패턴을 보인다.

5

월별 매출 분석

전용 상품 매출은 연말로 갈수록 증가 추세다.

6

매출 기여율 추가

전용 상품의 매출 기여도는 12월에 대폭 상승(29.6%)했다.

7

부족한 데이터 처리

12월에 예약 건이 많이 늘었다.

8

날짜 연산, 문자 붙이기

다만 취소율은 많이 늘지 않았다.

9

날짜 처리하기

전용 상품 매출은 평일 화요일이 두 번째로 높았고 수요일이 세 번째로 높았다.

10

월별 최대 실적 지점 확인하기

6개월 동안의 전용 상품 매출에서 강남과 종로 지점이 5개월 동안 매출 1위를 차지한다.

11

종합 리포트 만들기

보고를 위한 통합 리포트를 작성했다.

12

인구 특징 통계 분석

고객 평균 연령은 31.8세, 기존 자사의 주 고객 연령층이며 온라인에서도 활동이 활발하다.

13

개인별 매출 분석

다양한 매출 패턴이 존재하며 여러 번 주문한 경우도 있다.

14

거주지와 직업의 비율 분석

전용 상품을 주문한 고객의 거주지는 전체 고객과 크게 다르지 않다. 전용 상품을 주문한 고객의 직업이 회사원인 경우가 압도적으로 많다.

15

상위 10위 고객 찾아내기

전용 상품을 주문한 상위 10위 고객의 거주지는 최고 매출액 지점 부근이 아니며, 직업 역시 회사원이 많다.

16

상품 개선을 위한 선호 상품 분석

전용 상품 외 두 번째로 선호하는 상품은 스테이크와 파스타 순이다. 특히 스테이크는 매출 분석 때도 연관성이 높았다.

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