데이터에서 의사결정까지: 데이터 분석과 머신러닝이 비즈니스 성장을 촉진하는 방법

이 기사에서는 판매 데이터 세트를 탐색하고 분석하여 귀중한 통찰력을 얻고 비즈니스 성장을 촉진합니다. 우리는 의미 있는 정보를 추출하고 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 데이터 전처리부터 기계 학습 모델 교육까지 다양한 단계를 수행했습니다. 이 문서를 통해 우리는 영업 성과를 향상시키고, 주요 고객 부문을 식별하고, 마케팅 전략을 최적화하기 위한 조사 결과, 방법론 및 권장 사항을 제시하는 것을 목표로 합니다.

데이터 세트 개요

이 데이터세트에는 다음과 같은 기능이 있습니다.

• ORDER_ID: 각 주문의 고유 식별자입니다.
• CUSTOMER_ID: 주문한 고객의 식별자입니다.
• PRODUCT_ID: 주문한 제품의 식별자
• ORDER_DATE: 주문이 이루어진 날짜
• QUANTITY: 주문한 제품의 수량
• UNIT_PRICE: 주문한 제품의 단가입니다.
• TOTAL_SALES: 이 주문의 총 판매량(QUANTITY * UNIT_PRICE로 계산).
• CUSTOMER_FEATURE_1, CUSTOMER_FEATURE_2: 고객 속성을 나타내는 합성 기능
• PRODUCT_FEATURE_1, PRODUCT_FEATURE_2: 제품 속성을 나타내는 합성 특성

당신이 배울 내용

이 기사에서는 다음 사항을 안내합니다.

. 데이터 정리 및 전처리: 데이터 세트를 정리하고 결측값을 처리한 방법과 선택한 방법에 대한 설명
. 탐색적 데이터 분석: 판매 분포, 기능 간 관계, 패턴이나 이상 징후 식별에 대한 통찰력을 제공합니다.
. 모델 개발 및 평가: 기계 학습 모델을 훈련하여 TOTAL_SALES를 예측하고 관련 측정항목으로 성능을 평가합니다.
. 비즈니스 통찰력: 영업 성과를 향상하고, 마케팅 전략을 최적화하며, 최고 성과를 내는 제품 카테고리와 고객 부문을 식별하기 위한 주요 결과입니다.

분석에 대해 자세히 알아보고 이러한 통찰력이 어떻게 비즈니스 성장을 촉진할 수 있는지 알아보세요.

. 데이터 정리 및 전처리

1. 데이터 세트 심층 분석: Null 값 감지

분석의 정확성을 보장하기 위해 먼저 데이터세트를 철저히 조사하여 누락된 값이나 null 값이 있는 열을 식별했습니다. 누락된 데이터의 정도를 평가하기 위해 각 열의 Null 값 수를 계산했습니다. 누락된 값이 분석 품질에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 이 단계는 매우 중요합니다.

2. 데이터 분류: 범주형 열 식별

다음으로 데이터세트 내에서 범주형 열을 식별했습니다. 이러한 열에는 일반적으로 다양한 카테고리나 라벨을 나타내는 개별 값이 포함됩니다. 각 범주 열의 고유 값 수를 평가함으로써 존재하는 범주의 다양성에 대한 통찰력을 얻었으며, 이는 잠재적인 그룹화 패턴과 데이터 내의 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.

3. 데이터세트 개요 및 누락 데이터 처리

우리는 데이터세트의 숫자 열에 대한 간결한 요약을 얻기 위해 explain() 함수를 활용했습니다. 이 함수는 개수, 평균, 표준 편차, 사분위수, 최소값, 최대값을 포함한 필수 통계 속성을 제공합니다. 히스토그램과 상자 그림 분석을 통해 숫자 열이 큰 왜곡을 나타내지 않는 것으로 나타났습니다. 따라서 누락된 값을 처리하기 위해 이를 각 열의 평균값으로 대체하기로 결정했습니다. 이 접근 방식은 후속 분석을 위해 데이터 무결성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

4. 범주형 열 변환: 수치 표현 생성

머신러닝 알고리즘을 위한 범주형 데이터를 준비하기 위해 원-핫 인코딩 및 get_dummies() 함수와 같은 기술을 사용했습니다. 이러한 방법은 이진 변수를 생성하여 범주형 열을 숫자 형식으로 변환하므로 알고리즘이 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있습니다.

5. 기능 선택: 불필요한 열 제거

마지막으로 'ORDER_DATE' 및 'ORDER_ID' 열을 검사했습니다. 이러한 열에는 각 행에 대한 고유한 값이 포함되어 있으므로 기계 학습 모델에 의미 있는 패턴이나 관계를 제공하지 않습니다. 이를 모델에 포함하면 목표 변수를 예측하는 데 귀중한 정보가 제공되지 않습니다. 결과적으로 우리는 ML 모델링에 사용되는 기능 세트에서 이러한 열을 제외하기로 결정했습니다. 이러한 열을 제거하기 전에 원본 데이터프레임의 복사본을 만들었습니다. 이 복사본은 기능 관계 시각화 및 분석에 활용되며, 불필요한 열이 삭제된 수정된 데이터 프레임은 예측 성능을 향상하기 위한 모델 교육에 사용됩니다.

. 탐색적 데이터 분석

이 섹션에서는 다양한 기능과 매출 간의 관계를 이해하기 위해 데이터 세트를 심층적으로 탐구합니다. 우리의 분석은 판매 성과를 향상시킬 수 있는 통찰력을 얻기 위해 고객 부문, 제품 카테고리 및 계절별 추세에 중점을 두고 있습니다.

의미 있는 패턴을 드러내기 위해 막대 그래프, 선 그래프, 기술 통계 등 다양한 시각화 기술을 사용했습니다. 이 탐색의 목적은 지배적인 고객 부문, 인기 제품 카테고리, 시간 경과에 따른 판매 행동의 변화를 파악하는 것입니다.

탐색적 분석을 통해 얻은 주요 결과는 다음과 같습니다.

1. 고객 세그먼트 빈도

• 'Y' 고객 세그먼트가 가장 빈번하게 나타났으며, 'Z'와 'X'가 그 뒤를 이었습니다. 각 세그먼트마다 주문량이 약 10,000회 발생했습니다.

2. 제품 카테고리 주파수

• 'B' 제품 카테고리가 빈도가 가장 높았으며, 상대적으로 빈도가 비슷한 다른 카테고리('A', 'C', 'D')보다 약 110,000건 더 많이 발생했습니다.

3. 제품 카테고리 및 고객 세그먼트 결합 빈도

• 'Y' 고객층과 'B' 제품 카테고리의 조합이 가장 많았습니다.

4. 상품별 총 판매금액

• 78번 상품이 12,533,460으로 가장 높은 총 판매량을 기록했고, 21번 상품이 11,956,700으로 가장 낮은 총 판매량을 기록했습니다. 이는 제품별로 총 판매량이 상대적으로 비슷하다는 것을 의미합니다.

5. 계절별, 연도별 주문상품 수(막대 그래프)

• 겨울에는 다른 계절에 비해 주문량이 눈에 띄게 적었습니다. 또한 2022년과 2023년 시즌별 주문 건수는 비슷했지만, 겨울을 제외하면 2023년은 2022년보다 주문량이 적었습니다.

6. 계절별 주문 상품 수(선 도표)

• 겨울철에는 전반적인 제품 주문 감소가 관찰되었습니다. 2023년은 2022년에 비해 특히 겨울에 주문량이 감소한 모습을 보였습니다.

7. 월별 주문상품수

• 2월은 최저 주문률을 기록했습니다. 2023년 11월 주문량과 일치하는 2023년 12월을 제외하고는 상반기 홀수월, 하반기 짝수월 주문량이 더 많았습니다.

8. 시즌별 총판매액

• 2022년과 2023년 겨울은 다른 시즌에 비해 총 매출이 낮았습니다. 또한 2023년 겨울 총 판매량은 2022년 겨울보다 약간 낮았습니다.

이러한 탐색적 분석은 판매 및 고객 행동의 역학에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 이러한 패턴을 이해함으로써 우리는 정보에 입각한 결정을 내리고 전략을 개발하여 영업 성과를 최적화하고 수익 성장을 촉진할 수 있습니다.

. 모델 개발 및 평가

이 섹션에서는 총 매출을 예측하기 위해 기계 학습 모델을 훈련하고 평가하는 과정을 자세히 설명합니다. 다음 단계는 우리의 접근 방식을 간략하게 설명합니다.

1. 데이터 전처리

우리는 데이터 세트 정리 및 준비, 누락된 값 처리, 범주형 변수 인코딩부터 시작했습니다. 이러한 준비는 데이터세트가 모델링에 적합한지 확인하는 데 매우 중요했습니다.

• 데이터 분할: 전처리된 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어 훈련용으로 70%, 테스트용으로 30%를 할당했습니다. 이러한 분할은 보이지 않는 데이터에 대한 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되며 일반화 능력에 대한 신뢰할 수 있는 평가를 보장합니다.

처음에는 보다 강력한 평가를 위해 k-겹 교차 검증을 사용하는 것을 목표로 했지만 MLP, RBF, XGBoost와 같은 특정 모델의 메모리 제한 및 복잡성으로 인해 열차 테스트 분할 방법을 사용하게 되었습니다. 단순함에도 불구하고 이 방법은 모델 성능을 평가하기 위한 실행 가능한 대안을 제공합니다.

2. 모델선정

판매 데이터세트의 복잡성과 문제의 성격을 기반으로 다음과 같은 기계 학습 알고리즘을 선택했습니다.

• MLP(Multi-Layer Perceptron): 비선형 상호 작용과 데이터의 숨겨진 패턴을 포착하는 데 적합한 MLP는 다양한 고객 세그먼트, 제품 카테고리 및 계절별 복잡성을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 패턴.

• XGBoost: 과적합에 대한 견고성과 구조화된 데이터 처리 능력으로 잘 알려진 XGBoost는 기능 중요도를 식별하고 판매에 영향을 미치는 요인을 이해하는 데 도움이 됩니다.

• Random Forest: Random Forest는 앙상블 방식으로 고차원 데이터를 잘 관리하고 과적합 위험을 줄여 노이즈가 많은 데이터에서도 안정적인 예측을 제공합니다.

• Gradient Boosting: Gradient Boosting은 약한 학습기를 순차적으로 결합함으로써 복잡한 특징 관계를 포착하고 모델 성능을 반복적으로 향상시킵니다.

3. 모델 훈련

선택된 각 모델은 .fit() 메서드가 포함된 훈련 데이터 세트를 사용하여 훈련되었습니다.

4. 모델 평가

우리는 여러 지표를 사용하여 학습된 모델을 평가했습니다.

• 평균 제곱 오차(MSE): 예측 값과 실제 값 간의 제곱 차이의 평균을 측정합니다. MSE가 낮을수록 정확도가 높아집니다.

• 평균 절대 오류(MAE): 오류의 평균 크기를 반영하여 예측 값과 실제 값 간의 절대 차이의 평균을 계산합니다. MAE가 낮을수록 성능이 더 좋다는 의미이기도 합니다.

• R 제곱 점수: 모델이 설명하는 대상 변수(TOTAL_SALES)의 분산 비율을 나타냅니다. R-제곱 점수가 1에 가까울수록 더 나은 적합성을 나타냅니다.

결과 해석:

• MLP(Multi-Layer Perceptron): 매우 낮은 MSE 및 MAE를 달성했으며 R-제곱 점수가 1에 가까워 TOTAL_SALES 예측에 탁월한 성능을 나타냅니다.

• XGBoost: 상대적으로 낮은 MSE 및 MAE 값과 높은 R ​​제곱 점수에서도 좋은 성능을 보여 예측 값과 실제 값 사이에 강한 상관관계를 보여줍니다.

• Random Forest: 모든 모델 중 가장 낮은 MSE 및 MAE와 높은 R ​​제곱 점수를 제공하여 TOTAL_SALES 예측에 가장 정확합니다.

• Gradient Boosting: 다른 모델에 비해 MSE와 MAE가 높음에도 불구하고 여전히 높은 R-제곱 점수로 예측과 실제 값 사이에 강한 상관관계를 보여주었습니다.

요약하자면 Random Forest 모델은 MSE와 MAE가 가장 낮고 R-제곱 점수가 가장 높은 최고의 성능으로 나타났습니다.

5. 하이퍼파라미터 튜닝

우리는 모델의 성능을 더욱 최적화하기 위해 그리드 검색이나 무작위 검색과 같은 기술을 사용하여 하이퍼파라미터 튜닝을 수행했습니다.

6. 예측

훈련된 모델은 .predict() 메서드를 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 데 사용되었습니다.

7. 모델 배포

실제 사용을 촉진하기 위해 프로덕션 환경에 최고 성능의 모델을 배포했습니다.

8. 모델 모니터링 및 유지 관리

모델 성능에 대한 지속적인 모니터링은 필수입니다. 시간이 지나도 정확성을 유지하기 위해 필요에 따라 모델을 업데이트할 예정입니다.

9. 해석과 분석

마지막으로 모델의 결과를 분석하여 실행 가능한 통찰력을 얻고 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내렸습니다.

이러한 포괄적인 접근 방식을 통해 우리는 매출을 효과적으로 예측하고 전략적 의사 결정을 지원할 수 있는 강력하고 정확한 모델을 개발할 수 있습니다.

. 비즈니스 통찰력

우리의 데이터 분석을 통해 매출 성장을 촉진하고 비즈니스 전략을 최적화할 수 있는 몇 가지 핵심 통찰력을 발견했습니다.

1. 타겟 마케팅

• 'Y' 고객 세그먼트는 'Z' 및 'X'에 비해 구매 빈도가 더 높은 것으로 나타났습니다. 이를 활용하려면 세그먼트 'Y'를 위해 특별히 설계된 타겟 마케팅 캠페인을 구현하는 것이 좋습니다. 이러한 접근 방식을 통해 잠재성이 높은 고객 그룹의 참여를 더욱 확대하고 매출을 높일 수 있습니다.

2. 제품홍보

• 'B' 상품 카테고리는 전체 카테고리 중 구매빈도가 가장 높은 것으로 나타났습니다. 카테고리 'B'에 속하는 제품에 대한 판촉 노력을 집중하면 해당 카테고리의 인기를 활용하고 추가 판매를 촉진할 수 있습니다. 이 카테고리에 대한 맞춤형 마케팅 캠페인과 특별 제안을 통해 성공률을 높일 수 있습니다.

3. 고객 보상 및 인센티브

• 고객 세그먼트 'X'와 'Z'를 겨냥한 보상 프로그램을 도입하면 반복 구매를 장려하고 고객 충성도를 구축할 수 있습니다. 맞춤형 할인이나 인센티브는 이러한 세그먼트에 동기를 부여하여 구매 빈도를 높이고 전반적인 판매를 향상시킬 수 있습니다.

4. 상품추천

• 데이터 분석을 활용하여 'Y' 세그먼트 고객과 'B' 카테고리 제품에 대한 맞춤형 제품 추천을 제공하면 쇼핑 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 강화된 추천은 교차 판매 기회를 늘리고 추가 판매를 촉진할 가능성이 높습니다.

5. 고객 경험 개선

• 뛰어난 고객 지원, 직관적인 인터페이스, 원활한 상호 작용을 통해 전반적인 고객 경험을 향상하면 모든 고객 부문과 제품 카테고리에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 우수한 고객 경험은 전환을 촉진하고 재구매를 촉진합니다.

이러한 통찰력을 활용하여 특정 고객 부문과 제품 카테고리를 효과적으로 타겟팅하는 전략을 맞춤화하여 판매 성과를 최적화하고 수익 성장을 촉진할 수 있습니다. 지속적인 데이터 분석을 기반으로 한 지속적인 모니터링과 조정은 성공을 유지하고 비즈니스 목표를 달성하는 데 매우 중요합니다.

위 내용은 데이터에서 의사결정까지: 데이터 분석과 머신러닝이 비즈니스 성장을 촉진하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!