패스트캠퍼스 데이터 분석 부트캠프 14기_Python 미니 프로젝트

안녕하세요! 오랜만에 돌아온 분석하swu입니다ㅎㅎ

이주동안 주차별 학습기록을 올리지 못했었는데요 얼마전까지 파이썬 프로젝트 기간이어서 정말 정신없이 시간을 보냈던 것 같아요😅

그래도 고생끝에 완성된 프로젝트인 만큼 정성껏 리뷰해보겠습니다!

보시는 분들께도 도움이 되는 글이길 바랄게요🙌🙌

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패스트캠퍼스 데이터분석 부트캠프에서는 총 4번의 프로젝트를 진행합니다.

1. Python 프로젝트
2. SQL 프로젝트
3. Tableau 프로젝트
4. 기업연계 파이널 프로젝트

3개의 미니프로젝트는 각 파트별로 2~3주동안 공부한 내용을 바탕으로 약 2주동안 진행됩니다. 미니 프로젝트의 주제 및 팀 구성은 이론 수업이 끝나면 운영진 분들께서 설문조사를 통해 결정해주십니다. 이후 첫 피어세션을 통해 팀원들과 주제를 결정하고 이후부터는 온전히 저희 힘만으로 프로젝트를 진행하게 됩니다. 중간에 강사님께서 피드백을 해주시는 시간도 있고, 매니저님께서 늦게까지 회의실을 열어주시는 등 많이 도와주시지만 프로젝트를 제대로 수행하기에 긴 시간은 아니라 여유롭게 생각하면 나중에 정말 힘드실 수 있어요..!

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저희 팀은 케글에서 제공되는 인스타 카트의 데이터를 활용하는 주제를 선택하여 배정된 팀이었는데요, 팀명도 해당 분야에 맞춰 '상거래 해5조'라는 재밌는 이름으로 지어봤습니다😁

 

저희 팀은 분석 전 한가지 상황을 설정하고 시작했습니다.

저희는 컨설팅 업체인 ‘해5조 컴퍼니’의 데이터 분석 컨설팅 팀구성원으로,

인스타 카트 측에서 맡긴 판매 데이터 분석 업무를 통해 현재 판매 전략을 점검하고, 그 결과를 바탕으로 인스타카트의 강점과 약점을 파악하여, 판매 성과를 높이기 위한 새로운 마케팅 전략을 제안할 수 있도록 목표를 세웠습니다.

 

위 데이터들이 케글에서 제공되는 인스타 카트의 데이터입니다. 캐글 내에서는 데이터에 대한 설명이 친절히 되어있진 않았어서 팀원들과 데이터를 이해하는데에도 시간을 꽤 할애했던 기억이 나네요...

 

 

위 데이터들을 탐색해보면서 저희가 선택한 도메인 안에서도 세부 분석 주제를 결정했습니다. 이커머스에서의 분석은 RFM 분석, 고객 세분화, 충성도, 이탈률 분석, 연관상품 추천시스템 등 주제가 다채로운 편은 아닙니다. 그래서 저희는 저희 팀만의 특색이 필요하다고 생각했고, 상품들 중 유기농 상품에 집중하여 분석을 진행해 보고자 했습니다.

결론적으로 정해진 저희 팀의 주제는 

유기농 상품이 고객 구매 행동에 미치는 영향과 인사이트

였습니다.

 

 

주제를 정하고 나니 가설을 설정하는 과정에서도 쉽진 않았습니다.

부트캠프에서 지금까지 들었던 특강들이나 프로젝트 중간 피드백에서도 분석에 대한 이유(필요성)를 찾는 것이 중요하다는 얘기를 계속 들어왔어서 가설을 설정하고 검정하는 과정에 굉장히 많은 노력이 필요했습니다.

 

탐색적 데이터 분석과정을 통해 저희 주제에 맞게 위와 같은 3가지 가설을 설정한 후 검정을 진행했습니다.

첫번째 가설은 카이제곱 검정방식을 사용해서,

두번째 가설은 시각화를 통해,

세번째 가설은 연관성 분석 알고리즘인 FP-Growth를 활용했습니다.

가설을 검정하는 과정에 있어서도 왜 이런 평가지표를 사용했는지, 왜 이런 결과가 나오게 된건지 끊임없이 WHY에 대한 질문을 던지며 그 답을 찾아가는 과정이 중요하게 느껴졌습니다.

 

 

다양하게 시도해본 분석을 통해 최종적으로 인사이트 도출까지 수행했는데요,

• 유기농 상품 비율 확대
• 유기농 상품 선호 고객 대상 집중 프로모션 진행
• 초기 방문 고객 대상 유기농 상품 구매 프로모션 도입
• 고객 세그멘테이션 시도
• 유기농 상품과 다른 상품군들로 패키지 구성

세부적인 사항들은 아니지만 저희가 해5조 컴퍼니의 컨설턴트로써 인스타카트에 제안한 대략적인 마케팅 방안은 위와 같았습니다. 시간이나, 데이터등 아쉬운 점이 많았어서 이후에 추가적으로 분석할 수 있을만한 부분들까지 검토해보았습니다. 먼저 지금까지는 인스타카트의 일반고객, 사업자가 아닌 고객들만 대상으로 진행했던 분석의 결과였어서 향후엔 기업 고객에 맞춰 차별화된 전략을 세워보는 것과 나아가 재구매 예측 모델까지 개발해볼 수 있겠다고 생각했습니다.

 

이렇게 저희 팀원들의 프로젝트 소감을 나누면서 파이썬 미니 프로젝트 후기를 마치겠습니다!