[16-20일차] 프로젝트

isnotnull·2023년 12월 11일

프로그래머스-데이터분석1기

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16/21

데이터셋 : 캐글 아디다스 매출
https://www.kaggle.com/datasets/heemalichaudhari/adidas-sales-dataset

주제 선정 이유

Adidas는 세계적으로 유명한 스포츠 브랜드 중 하나로, 전세계에 매장을 두고 있다. 특히, 미국에서 큰 시장을 보유하고 있기 때문에 미국의 매출 데이터를 분석함으로써 해당 시장의 성과와 동향을 파악할 수 있다. 이를 통해 제품의 매출 패턴과 인기도 등을 분석하여 추후에 마케팅 및 비즈니스 전략을 효과적으로 수립할 수 있어 주제로 선정했다.

프로젝트 세부 결과

데이터 소개

Columns :
- Retailer: 판매점 varchar(15)
- Retailer_Id: 판매점 id varchar(10)
- Invoice_Date: 매출 날짜 (2020~2021) (date)
- Region: 지역 varchar(10)
- State: 주 varchar(15)
- City: 도시 varchar(15)
- Product: 제품 목록 varchar(25)
- Price_per_Unit: 개 당 가격 varchar(10)
- Units_Sold: 판매 수 (Int)
- Total_Sales: 총 매출 varchar(10)
- Operating_Profit: 영업 이익 varchar(10)
- Sales_Method: 판매 방식 varchar(10)
→ 데이터를 분석하는데 있어 2020년, 2021년 데이터 크기 차이가 크므로 평균을 이용해서 분석
→ 각 매장, 주, 도시 별 수집한 데이터 크기가 동일하지 않으므로 통계 검정 불가, 단순히 제공된 데이터만으로 분석 진행

[ 2020년, 2021년 데이터 개수 차이 그래프 & 수치]

→ 데이터의 균형을 맞춰주기 위해 매출액/마진률 평균값 사용
→ 데이터 전처리 :
1. 제공된 데이터에 마진률이 소수 2자리까지만 계산되어 있어서 마진률(영업이익/총 매출) 다시 계산
2. 데이터에 null값 없어서 따로 채워줘야 하는 값 없었다.

데이터 분석 결과

1. [2020 & 2021 ] 매출액 & 마진률 분석

2020년
그래프1-1→ 2020년의 매출액 변화를 나타낸 그래프로, 가장 매출이 많은 날과 적은 날을 다른 색깔로 표시함으로써 매출 차이를 파악할 수 있다.
→ 2020년의 경우 9월에 매출이 가장 높았으며, 12월에 가장 낮은 것을 볼 수 있다.
→ 전반적으로 운동하기 좋은 날이 많은 3월~10월까지는 매출액이 높고, 겨울인 11월-2월에는 매출액이 감소하는 것으로 보아 계절에 영향을 받는 것으로 보인다.
→ 계속 증가하거나 감소하는 그래프를 띄진 않지만 눈에 뜨게 10월에 급감하는 모습을 보이기도 한다.
→ 전반적으로 그래프가 증가하거나 감소하는 부분이 매우 많다.

2021년
그래프1-2→ 2021년의 매출액 변화를 나타낸 그래프로, 가장 매출이 많은 날과 적은 날을 다른 색깔로 표시함으로써 매출 차이를 파악할 수 있다.
→ 2020년과는 다르게 6월에 가장 많은 매출이, 10월에 가장 적은 매출액이 나왔다.
→ 전반적으로 2020년에 비해 계절에 따라 매출액에 큰 차이는 없는 것으로 보인다.
→ 계속 증가하거나, 감소하는 그래프는 보이지 않으나 급증,급감하는 부분이 많다.

2020-2021 변화
그래프1-3 → 2020년의 매출액에 비해 2021년 매출액이 전반적으로 크게 감소했다.
→ 2020년의 경우 매출액의 증가, 감소가 뚜렷해 보이지만 2021년의 경우 두드러지는 부분은 없다.

[ 평균 매출액 ]
그래프1-4→ 그래프 1-3에서 2020년의 매출액이 2021년 매출액보다 큰 것을 확인할 수 있었다.
→ 데이터 크기 차이가 커서 합계로 구하면 데이터를 파악하는데 부정확하기에 평균으로 2020년, 2021년 매출액을 비교했다.
→ 그래프 1-4를 보면 평균 매출액도 2020년이 우세한 것을 볼 수 있다.
→ 그래프 1-3에서 2020년 매출액이 2021년보다 거의 두 배 가까웠던 점, 데이터 크기가 2021년이 훨씬 큼에도 그래프 1-4에서 평균 매출액이 2020년이 더 높았던 것으로 보아 2021년의 매출액은 전년도보다 많이 감소(38%)한 것으로 볼 수 있다.

[ 평균 마진률 ]
그래프1-5 → 앞서 결론은 “2021년에 전년도에 비해 매출액이 많이 줄었다”이다.
→ 매출액이 감소하면 영업이익률 또한 감소하는가?, 매출액과 영업이익률(마진률) 사이의 관계 분석
→ 2020년, 2021년 평균 마진률은 2021년이 5.5% 더 높은 것을 볼 수 있다.
→ 따라서 매출액이 많다고 해서 마진률이 높은 것은 아니라고 볼 수 있다.

결론
2020년에 비해 2021년 매출액이 많이 감소했으며 2020년 매출액이 2021년 매출액 보다 훨씬 높았으나, 마진률을 보면 2021년이 더 높은 것을 확인할 수 있다.
따라서 매출액이 높다고 항상 마진률이 높다고는 볼 수 없다.

2. [ 2020 & 2021 ] 월 별 매출액 & 마진률 분석

[ 월 별 평균 매출액 ]

2020년
그래프2-1 → 그래프 2-1은 월 별 평균 매출액을 표시한 그래프이다. 앞의 그래프 1-1과 동일하게 9월에 최고 매출액이, 11월에 최저 매출액이 나온 것을 확인할 수 있다.
→ 계절의 영향을 받는 것을 확인할 수 있으며, 특히 4월 9월에 매출이 높은 것을 확인할 수 있다.
→ 봄-여름-가을 전반적으로 매출액이 높지만 날이 더워지는 기간은 매출액이 감소하는 것을 확인할 수 있다.

2021년
그래프2-2→ 2020년과 다르게 2021년 그래프 2-2 월 별 평균 매출액과 그래프 1-2에서의 매출액이 높았던 달과 낮았던 달이 다르게 나타난 것을 볼 수 있다.
→ 2021년에는 7월달의 평균 매출액이 높았고, 3월이 가장 낮았다.
→ 그래프 1-2에서는 전반적으로 11월 매출액 그래프가 낮은 값에 위치하는 반면, 그래프 2-2에서는 3월에 표시되어있으며 1-3월 매출액의 그래프가 낮은 값에 위치하는 것을 볼 수 있다.
→ 또한 10-12월에 증가하는 모습도 보인다.
→ 평균 매출액을 구한 것이라 데이터의 크기와 팔린 제품의 가격이 영향을 끼친 것으로 볼 수 있다. (예를 들어 추워지는 10-12월 사이 아웃도어 구매 증가 → 아웃도어는 상대적으로 신발/반팔에 비해 가격이 더 나감을 유추할 수 있음)

2020 & 2021
그래프2-3→ 그래프 1-3과 같이 2020년이 2021년에 비해 전반적으로 매출액이 많은 것을 볼 수 있지만, 평균 매출액에서는 11월에서 역전되는 것을 볼 수 있다.
→ 2021년의 11-12월 평균 매출액이 2020년에 비해 앞선 것을 볼 수 있다.
→ 또한 2020년과 2021년 평균 매출액 차이가 4월에 가장 크며, 11월에 가장 적은 것을 볼 수 있다.
→ 3-10월까지는 2020년, 2021년의 그래프가 비슷한 경향을 보이지만, 1-3월의 경우 2020년은 증가, 2021년은 감소한다. 또한 10-11월에서 2020년은 감소하지만 2021년에는 증가하는 것을 볼 수 있다.
→ 2020년의 경우 아웃도어와 같은 제품들을 12-2월 사이에 구매했거나, 2021년은 좀 더 이른 시기에 구매한 것으로 유추할 수 있다.

결론
2020년, 2021년 연도 별 매출 그래프와, 월 별 매출 그래프가 비슷한 동향을 보이지만, 11-12월의 경우 2021년이 2020년보다 매출액이 높은 것을 볼 수 있다.

11월, 12월, 그 외 달 매출액 비교
그래프2-4 → 11월은 블랙프라이데이, 추수감사절이 12월은 크리스마스, 홀리데이 연휴가 있기에 특수한 달로 선정해 따로 분석을 진행했다.
→ 11월, 12월 각각의 달이 그 외의 달 총 평균 매출액의 반절 이상 넘는 평균 매출액이 나온 것으로 보아 11월, 12월의 매출액이 상당한 것으로 볼 수 있다.
→ 그래프 1-4를 보면 평균 매출액은 2020년이 우세했지만, 11월, 12월의 경우 2021년이 더 높은 것을 확인할 수 있다.
→ 2020년의 경우 11월, 12월의 매출액도 상당했지만, 그 외의 달 매출액도 상당했던 것으로 볼 수 있다.
→ 그래프 2-2를 보면 10-12월 매출액이 증가하는데 이것은 그래프 2-4의 2021년과 동일해 보인다.
→ 2021년의 경우 11월, 12월의 매출액이 높지만, 11-12월을 제외한 달이 11-12월 보다 평균 매출액이 낮다.
→ 따라서 그래프 2-4를 보아 2021년의 경우 11월, 12월이 영향을 많이 끼친 것으로 보인다.

[ 평균 마진률 ]

월 별 평균 마진률 (2020 & 2021)
그래프2-5 → 그래프 1-5를 보면 2020년에 비해 2021년의 마진률이 더 높은 것을 확인할 수 있었다.
→ 그래프 2-5에서도 그래프 1-5와 비슷하게 보이지만, 1월, 4월의 경우 2020년의 마진률이 더 높은 것을 확인할 수 있다.

11월, 12월, 그 외 달 마진률 비교
그래프2-6 → 그래프 1-5를 보면 2020년에 비해 2021년의 마진률이 더 높은 것을 확인할 수 있었다.
→ 2021년의 경우 11월, 12월, 그 외의 달의 마진률 차이가 크지 않다. 또한 11월, 12월의 마진률이 그 외의 달과 비슷한 것을 보아 그래프2-4와 같이 11월, 12월의 2021년 매출에 영향을 많이 미친 것으로 볼 수 있다.
→ 그러나 2021년의 경우 그래프2-4에서 12월 매출액이 많았던 거에 비해 마진률 차이가 크지 않은 것으로 보아, 할인을 다른 달보다 크게 했다던지 등 다른 이유가 영향을 끼쳤다고 유추할 수 있다.
→ 2020년의 경우 그래프2-4에서 11월,12월 그외의 달이 매출액이 상당히 많았지만 마진률에서는 별 차이가 없는 것으로 보아 2020년 또한 11월, 12월달의 매출이 한해의 매출에 많은 영향을 끼친 것으로 볼 수 있다.

결론
2020, 2021년 모두 11,12월의 매출이 한해 매출에 영향을 끼친 것을 볼 수 있다. 특히 2021년의 경우 2020년보다 더 큰 영향을 끼쳤다.
블랙프라이데이, 연휴기간이 미국의 매출 70%에 해당한다는 통계가 아디다스 매출에서도 어느정도 영향을 끼치고 있다는 것을 확인할 수 있다.

3. 제품별 매출액 & 마진률

[ 제품 별 매출액 ]
그래프3-1→ product 컬럼에는 6개 종류의 제품 카테고리가 존재하며, 신발 카테고리만 더 세분화 되어 있음을 알 수 있다.
→ 의류와 신발로 비교하면, 신발의 매출액이 더 높음을 알 수 있다.
→ 모든 카테고리에서 남성 제품의 매출액이 더 높음을 알 수 있고, 그 중에서도 Men's Street Footwear의 매출액이 가장 높다.
→ 2021년이 2020년에 비해, 평균 매출액이 줄어들었음을 알 수 있다.

[ 제품 별 마진률 ]
그래프3-2→ 평균적으로 2020년에 비해 2021년 마진률이 더 높은데, Men’s Apparel, Men’s Street Footwear에서 마진률이 감소하였다.
→ Men’s Athletic Footwear와 Women’s Apperal의 마진률이 상대적으로 많이 증가하였다.

[ 11월 제품 별 매출액 & 마진률 ]

매출액
그래프3-3→ 11월의 매출액 경우 2020&2021 둘 다 매출이 높은 제품은 Men’s Street Footwear이다.
→ 2020년에는 Men’s Street Footwear가 가장 높은 매출을, Women’s Athletic Footwear가 가장 적은 매출을 기록했다.
→ 2021년에는 Women’s Apparel이 가장 높은 매출을, Women’s Street Footwear가 가장 적은 매출을 기록했다.
→ Men’s Apparel, Women’s Apparel, Women’s Athletic Footwear는 2021년이 Men’s Athletic Footwear, Men’s Street Footwear, Women’s Street Footwear는 2020년이 매출이 더 높다.
→ 2020,2021년 모두 남성의 경우 Street Footwear를, 여성의 경우 Apparel를 선호한다.
→ Men’s Street Footwear의 경우 2020,2021년 매출액 차이가 가장 적다.
→ Women’s Apparel의 경우 2020,2021년 매출액 차이가 가장 크다.

마진률
그래프3-4 → 11월의 마진률 경우 2021년이 우세한 것을 알 수 있지만, Men’s Apparel의 경우 2020년이 더 우세하다.
→ Women’s Athletic Footwear의 경우 2020,2021년의 마진률 차이가 제일 적다.
→ 반대로 Men’s Athletic Footwear의 경우 2020,2021년의 마진률 차이가 가장 크다.

[ 12월 제품 별 매출액 & 마진률 ]

매출액
그래프3-5→ 12월의 매출액 경우 2020&2021 둘 다 매출이 높은 제품은 Men’s Street Footwear이다.
→ 전반적으로 2021년이 2020년 보다 매출액이 많다.
→ 2020,2021년 모두 남성의 경우 Street Footwear를, 여성의 경우 Apparel를 선호한다.

마진률
그래프3-6→ 12월의 마진률 경우 2021년이 우세한 것을 알 수 있지만, Men’s Apparel의 경우 2020년이 더 우세하다.
→ Women’s Athletic Footwear의 경우 2020,2021년의 마진률 차이가 제일 적다.
→ 반대로 Men’s Athletic Footwear의 경우 2020,2021년의 마진률 차이가 가장 크다.
→ 11월과 같은 경향을 보인다.

[ 그 외의 달 제품 별 매출액 & 마진률 ]

매출액
그래프3-7→ 11월,12월을 제외한 달은 2020년의 매출액이 우세하다.
→ 2020&2021년 모두 Men’s Street Footwear가 가장 많이 팔렸으며 Women’s Athletic Footwear가 가장 적게 팔렸다.

마진률
그래프3-8 → 11월,12월을 제외한 달의 마진률은 Men’s Apparel, Men’s Street Footwear가 2020년 더 높았고, 나머지 제품들은 2021년이 높았다.
→ 마진률 차이가 가장 큰 제품은 Women’s Apparel이다.
→ 대부분 2020,2021년 모두 마진률이 엄청나게 큰 차이 없이 균일하게 보인다.

결론
2020년, 2021년 모두 매출액과 마진률 높은 제품들은 Men’s Street Footwear, Women’s Apparel이다. 이 제품들의 재고를 잘 계산해 마진률이 가장 높은 11월,12월에 제공할 수 있도록 하며, 다른 제품들 또한 기간의 특수성을 고려하여 판매할 수 있고, 선호도 있는 제품과 그렇지 않은 제품들을 개선할 수 있다.

4. 주-도시 별 매출액 & 마진률

[ 매출이 가장 많은 주 ]
그래프4-1→ 매출이 가장 많은 주와 매출이 가장 적은 주의 매출액 차이는 약 4배 정도이다.
→ 상위 : South Carolina > Washington > New York > North Carolina > Florida
→ 하위 : Rhode Island < Nebraska < Utah < Pennsylvania < Oklahoma

매출이 가장 많은 주에 포함된 도시의 매출 순위
그래프4-2→ Miami(Florida), Charleston(South Carolina), New York(New York), Seattle(Washington), Albany(New York), Charlotte(North Carolina), Orlando(Florida)
→ 매출이 가장 많은 주는 South Carolina였지만, South Carolina에 포함된 Charleston의 매출액은 2순위이다.
→ 상위 5위에 있는 Florida의 Miami의 매출액이 가장 많다.
→ 따라서 주에 따른 평균 매출액 순위와 그에 해당하는 도시의 매출액 순위는 다른 것을 볼 수 있다.

매출이 가장 적은 주에 포함된 도시의 매출 순위
그래프4-3 → Providence(Rhode Island) < Omaha(Nebraska) < Salt Lake City(Utah) < Philadelphia(Pennsylvania) < Oklahoma City(Oklahoma)
→ 매출이 적은 주의 순위와 그 주에 포함된 도시 순위가 같게 나온다.

[ 도시 별 매출액 순위 ]
그래프4-4→ 주와 상관없이 도시 별 평균 매출액을 구한 그래프
→ Miami, Florida > Charleston, South Carolina > New York, New York > Seattle, Washington > Albany, New York (주 : Florida > South Carolina > New York > Washington > New York)
→ Providence, Rhode Island < Omaha, Nebraska < Salt Lake City, Utah < Philadelphia, Pennsylvania < Oklahoma City, Oklahoma (주 : Rhode Island < Nebraska < Utah < Pennsylvania < Oklahoma)
→ State와 같이 묶어서 보는 것이 아닌, 도시 매출액 자체로만 순위를 매긴 것인데, 위의 그래프 4-1과 같이 상위, 하위 주들이 순위는 다르지만 같은 주가 나왔다. 특히 하위 주들은 순위까지 동일하다.

[ 도시 별 마진률 순위 ]
그래프4-5→ 주와 상관없이 도시별 평균 마진률을 구한 그래프
→ Birmingham, Alabama > Knoxville, Tennessee > Detroit, Michigan > Billings, Montana > Charlotte, North Carolina
→ Honolulu, Hawaii < Seattle, Washington < Boston, Massachusetts < Anchorage, Alaska < San Francisco, California
→ 그래프 4-4와 전혀 상관없는 결과를 보여준다. 주 별로 묶지 않은 도시 별 데이터들의 매출액과 마진률 차이는 전혀 상관없는 것을 볼 수 있다.

[ 주 별 마진률 순위 ]
그래프4-6→ 매출액과는 다르게 상위 마진률과 하위 마진률의 차이가 매우 크지는 않다.
→ 상위 : Alabama > Tennessee > Michigan > Montana > North Carolina
→ 하위 : Hawaii < Washington < Massachusetts < Alaska < California
→ 그래프 4-1과는 많이 다른 결과가 나왔다.
→ Washington의 경우 매출액이 상위권이었는데, 마진률에서는 하위권에 있다.
→ North Carolina의 경우 매출액, 마진률 모두 상위권에 있다.

상위권 주에 해당하는 도시의 마진률 순위
그래프4-7→Birmingham(Alabama) > Knoxville(Tennessee) > Detroit(Michigan) > Billings(Montana) > Charlotte(North Carolina)
→ 그래프 4-6의 상위권 주 순위와 동일하다.

하위권 주에 해당하는 도시의 마진률 순위
그래프4-8→ Los Angeles(California) > San Francisco (California) > Anchorage(Alaska) > Boston(Massachusetts) > Seattle(Washington) > Honolulu(Hawaii)
→ 그래프 4-6의 하위권 주 순위와 동일하다.

결론
지역 별 매출액의 차이가 큰 걸로 보인다. 지역별 소득분위, 지역 분위기(운동을 많이 하거나, 스포츠가 발달한 도시 등)을 파악해 같이 분석하면 어느 지역에 어느 제품을 더 많이 제공하면 좋을지 파악할 수 있을 것 같다.
위의 그래프를 분석해보면 주 별 평균 매출액과 마진율의 결과가 많이 다른 것을 볼 수 있다. 이는 지역 특성을 더 고려해야할 곳으로 보인다. 따라서 위의 데이터를 가지고 분석하는 것은 한계가 있다고 본다.

5. Retail & 온라인 & 오프라인 매출 분석

[ 2020 시장 점유율 ]
그래프5-1 → Kohl’s 의 시장 점유율이 제일 낮고, 나머지 4개의 시장 점유율은 약 20%정도로 비슷하다.

[ 2021 시장 점유율 ]
그래프5-2→ 6개의 retailer가 대체적으로 균형을 이루고 있다.
→ 2021년에는 아마존이 새로 등장하였으며, Kohl’s를 제외한 다른 retailer는 시장 점유율 줄어들었다.

Retailer 판매 방식의 비율 (2020)
그래프5-3
Retailer 판매 방식의 비율 (2021)
그래프5-4

→ 2020년에 Kohl’s와 Walmart는 in-store 방식을 사용하지 않았지만 2021년에 추가되었다.
→ 그래프 5-3과 5-4를 비교하면 전체적으로 온라인 판매 방식의 비율이 증가하였고 아울렛과 스토어 판매 방식 비율이 감소하였다.
→ 그래프 5-2에서 확인한 것처럼 아마존의 합류로 경쟁에 의한 온라인 매출의 비중이 증가하였음을 유추해볼 수 있다.

판매 방식별 판매 동향
그래프5-5→ 그래프 5-5는 2020년에 비해 2021년의 전체적인 매출이 감소하는 것을 잘 나타낸다.
→ 평균 매출량은 순서대로 스토어, 아울렛, 온라인이며 2020과 2021에서 동일한 모습을 보인다.
→ 특이한 점은 그래프 5-4에서 확인한 것처럼 온라인 판매 방식의 경우, 오히려 매출이 전년대비 5.5배 증가하였다.

결론
소매점들의 점유율 변화를 확인하여 소비자의 선호도를 확인할 수 있다. 또한 코로나의 발생으로 온라인 시장의 가속화가 진행되었다고 예상된다. 2020년도에 비해 2021년의 평균 매출액이 감소하였지만 온라인 판매 방식에서는 매출액이 증가하였다. 온라인 시장의 증가로 아마존이 빠르게 성장하였고 다른 소매점들 역시 온라인의 비중이 늘어남을 보인다.
소비 트렌드가 오프라인에서 온라인으로 변화할 것으로 예상된다. 하지만 패션 매장 특성상 사이즈와 핏을 확인하기 위한 오프라인 체험 공간도 필요하다. 따라서 온라인과 오프라인 매장을 연계하여 소비자에게 다양한 쇼핑 경로를 제공하는 것이 중요해 보인다.

활용 기술 및 프레임워크

MYSQL : 쿼리 작성 , 작성한 쿼리를 이용해 결과물 파일 다운로드 (csv)
Pandas : sql 뿐만 아니라 pandas를 이용해 데이터 분석 진행
Matplotlib, Seaborn : 그래프
Scipy : 통계성 검정

기대효과

블랙프라이데이, 추수감사절, 크리스마스, 홀리데이 등 미국의 큰 연휴 기간이 포함된 달에 매출이 많은 것과 계절에 따른 매출 차이, 인기 있는 제품 파악, 지역별 성과, 판매 방식의 변화와 소비 트렌드 등 데이터를 통해 파악했다. 이를 이용해 Adidas 매출을 늘리기 위한 마케팅 전략을 세울 수 있다.

결론

본 데이터 분석에서는 연도별 데이터 크기 및 제품 분류의 불균형, 특수한 날짜의 영향, 제품 및 성별에 따른 차이, 그리고 지역 간 상관관계, 소매점의 시장 점유율 등 다양한 요소들을 고려하여 결과를 도출했다. 특히, 매출액과 마진률 간의 양의 상관관계가 항상 성립하지 않음을 확인했으며, 특정 기간의 매출 및 마진에 영향을 주는 특수한 날짜들이 명확하게 드러났다. 더불어, 제품 유형과 성별에 따른 소비 선호도와, 지역 간의 일관된 상관성이 발견되어 전반적으로 유의미한 인사이트를 얻을 수 있었다. 또한 소매점의 점유율 변화와 소비 트렌드를 통해 온라인 시장의 중요성을 확인하였다. 이러한 결과를 통해 기업은 미래 전략 수립과 의사 결정에 있어서 보다 신중하게 고려해야 할 다양한 측면들을 파악할 수 있을 것이다.