결과가 출력되었습니다. 만들어진 동시 주문 df_stime_sales 데이터셋을 상관 분석에 적합하게 steak와 wine 변수에 나누어 담아 보겠습니다.

steak <- df_stime_sales %>% filter(product_name == "STEAK")   # 스테이크 정보만 담음
wine <- df_stime_sales %>% filter(product_name == "WINE")     # 와인 정보만 담음

코드 풀이

동시 주문 건의 각 아이템별 매출 금액을 계산한 코드입니다. 찾아낸 동시 주문 예약 번호 stime_order 변수를 사용해서 예약 번호와 메뉴 아이템별로 매출 금액을 구합니다. 상관 분석을 위해 데이터 값도 오름차순으로 정렬합니다. steak와 wine 데이터셋이 만들어지고, steak$sales_amt, wine$sales_amt는 예약 번호별, 상품별 매출 금액 값이 요약됩니다. 동시 주문 12건은 다음 표와 같이 정리된다고 생각할 수 있습니다.

표 9-1 | 동시 주문 12건