05 매출 데이터 분석 정리
SQL FOR EVERYONE
03과 04절에서 SQL을 이용하여 매출 분석과 인구 통계 분석을 실시했고 결과는 다음과 같습니다.
표 12-2 분석 결과
매 출 분 석 |
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. |
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2 |
판매량과 매출 비교 |
전용 상품은 전체 391건의 판매량 중 59건, 즉 총 판매량의 15%, 매출의 23%를 차지하고 있다. |
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3 |
상품별 매출 계산 및 순서 정렬 |
전용 상품은 온라인으로만 주문 가능한 상품이지만 전체 상품 중 스테이크에 이어 두 번째로 많이 팔린다. |
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4 |
월별 상품 매출 분석 |
연말에 전용 상품의 매출이 높다. 스테이크 역시 연말에 매출이 높다. 비슷한 패턴을 보인다. |
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5 |
월별 매출 분석 |
전용 상품 매출은 연말로 갈수록 증가 추세다. |
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6 |
매출 기여율 추가 |
전용 상품의 매출 기여도는 12월에 대폭 상승(29.6%)했다. |
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7 |
부족한 데이터 처리 |
12월에 예약 건이 많이 늘었다. |
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8 |
날짜 연산, 문자 붙이기 |
다만 취소율은 많이 늘지 않았다. |
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9 |
날짜 처리하기 |
전용 상품 매출은 평일 화요일이 두 번째로 높았고 수요일이 세 번째로 높았다. |
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10 |
월별 최대 실적 지점 확인하기 |
6개월 동안의 전용 상품 매출에서 강남과 종로 지점이 5개월 동안 매출 1위를 차지한다. |
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11 |
종합 리포트 만들기 |
보고를 위한 통합 리포트를 작성했다. |
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인 구 통 계 분 석 |
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. |
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14 |
거주지와 직업의 비율 분석 |
전용 상품을 주문한 고객의 거주지는 전체 고객과 크게 다르지 않다. 전용 상품을 주문한 고객의 직업이 회사원인 경우가 압도적으로 많다. |
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15 |
상위 10위 고객 찾아내기 |
전용 상품을 주문한 상위 10위 고객의 거주지는 최고 매출액 지점 부근이 아니며, 직업 역시 회사원이 많다. |
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16 |
상품 개선을 위한 선호 상품 분석 |
전용 상품 외 두 번째로 선호하는 상품은 스테이크와 파스타 순이다. 특히 스테이크는 매출 분석 때도 연관성이 높았다. |