부산2지점 판매채널의 특징 파악

부산2지점의 이익률이 상당히 높다라는 걸 파악을 했습니다 그리고 만약에 부산2지점이 어떤 특별한 특징, 특성이 없다라고 한다면 평균으로 회귀 현상에 의해서 어느 정도 기간이 지나면 이익이 보면 일반적으로 평균이 돼야 될 거예요 자 그런데 다른 가정은 부산2지점이 명확하게 어떤 특별한 역량이나 특별한 어떤 특징, 영업행위 등이 있어서 그러한 부분들이 있기 때문에 압도적으로 높은 이익이 나온다 라고 한다면 그런 요인이 있는지 한번 파악을 해보려고 합니다. 자, 부산2지점의 비용 구조를 보면 자, 마소전자마트는 이익은 매출액 빼기 판매총비용이에요. 그래서 매출액은 판매정가 곱하기 판매수량이라고 해서 이건 어느 지점이나 다 동일한 산식으로 도출이 됩니다 그런데 판매사원이 사용한 제경비나 할인, 사은품증정, 홍보물 발행과 광고비가 모두 판매 총비용에 포함됩니다 따라서 부산2지점의 이익이 높은 것은 판매 총비용이 낮기 때문이다 라고 생각해 볼 수도 있어요 자 그러면 부산2지점의 이익률은 다른 지점과 비교해 얼마나 높은지 한번 파악해 보고 싶은 거예요 그리고 만약에 부산2지점의 이익률이 판매채널에 따라 달라진다는 가설을 세웠다고 한다면 이 가설을 어떻게 검증하고 타당한지 여부를 어떻게 확인할 수 있을까요? 온라인 쇼핑이나 오프라인 매장 판매냐에 따라서 이익률이 유의미하게 차이가 나는지를 검토를 해보려고 해요 어떤 특징이 있는지를 검토해 보려고 합니다 그래서 이 내용을 실습을 통해서 파악해 보도록 하겠습니다 부산2지점의 판매채널 파일을 오픈하도록 하겠습니다. 여기서 부산2지점의 이익이 과연 높은지 낮은지부터 검증을 한번 해보려고 해요. 그러면 일단 피벗테이블 하나를 만들도록 하겠습니다. 피벗테이블 하나를 만들고요. 피벗테이블 이름을 Base Pivot 이라고 하겠습니다. 그리고 피벗테이블은 행에 판매지점을 가져다 놓고 값에는 판매총비용과 이익을 가져다 놓도록 하겠습니다. 자 이익이라는 걸 가져다 놓고 보기 좋게 하기 위해서 BC 선택하고 컨트롤 숫자 1 셀 서식에 가서 숫자의 1000단위 구분기호 사용 확인하도록 하겠습니다 그리고 그 다음에 보면 판매 총비용이 아니라 요 녀석은 값 유형 기준의 평균 보면 평균 판매 총비용을 도출하고요 평균 이익을 도출해 보도록 하겠습니다 평균이익 도출하도록 할게요 그리고 이 녀석은 분석에서 피벗 차트에 100% 기준 누적 세로 막대형 이 차트를 추가하도록 하겠습니다. 추가하고 총비용을 기준으로 정렬을 하도록 하겠습니다. 내림차순 정렬하면 보면 지점은 비용이 가장 많은 비용을 쓰는게 경기 1지점이고 부산 2지점은 지금 보시는 것처럼 총 비용이 낮아요 총 비용이 낮으니까 보면 이익이 높은 거죠 자 보면 일반적으로 부산 2지점이 이익률은 30% 정도를 하고요 나머지는 20% 안팎이라고 보시면 됩니다 자 이번에는 다시 한번 부산2지점 데이터로 피벗테이블을 하나 만들어 볼게요 자 이번에는 삽입 피벗테이블 선택하고 확인하고 자 이번에는 자 베이스 부산2 피벗이라고 만들도록 하겠습니다 자 그리고 그 다음에 이 부분에는 행에는 판매채널을 갖다 놓고 값에는 판매 총비용을 가져다 놓도록 하겠습니다 판매 총비용을 가져다 놓고 다시 이익을 가져다 놓도록 하겠습니다 그리고 이거 역시 보기 좋게 하기 위해서 BC 선택하고 컨트롤 숫자 1 셀 서식에 가서 숫자에 1000단위 구분기호 사용하고 확인하도록 하겠습니다 그리고 이것 역시 조금 전과 동일하게 분석에 피벗 차트에 100% 기준 누적 세로 막대형 차트를 만들고요. 이 녀석 같은 경우는 이익이 높은 것으로 정렬을 한번 해볼게요. 정렬을 해보니까 어떻게 나와요? 가설을 갖다 수립한 거죠 가설은 자 보면 데이터를 보면 부산 2지점의 이익이 다른 지점보다 지금 상당히 높게 보입니다 높게 보이는데 요 녀석에 대한 가설은 이게 높은 것은 판매채널별로 이익 정도가 다를 거다 라는 가설을 한 거예요 그래서 판매채널로 나눠봤습니다 판매채널로 나눠보니까 온라인 쇼핑을 통해서 들어가는 비용이 오프라인보다 훨씬 더 적게 들어가고 따라서 같은 판매라면 온라인 쇼핑을 통한 판매가 이익이 높다 라고 보이는 거예요 자 그러면 근데 이제 자 보면 부산 2지점에 자 보면 이익률이 보면 자 이제 온라인 쇼핑이냐 오프라인 쇼핑이냐에 따라서 자 보면 이 이익률의 차이가 유의한 건지 판매 채널에 따라서 이익률의 차이가 과연 다른 건지 아니면 보기에는 이래 보이지만 판매채널에 대한 이익률 차이가 큰 의미가 없는지 이걸 마지막으로 검정하고 싶은 거예요 이 검정은 어떻게 하면 되죠? T검정을 해주면 되는 거죠 데이터 부산이 시트로 넘어가도록 하고 이익률이라고 하는 열이 지금 이 데이터는 없습니다 그래서 제일 끝부분에다가 이익률이라는 컬럼을 추가하도록 하겠습니다 이익률은 이익을 총매출로 나눈 거예요 자 그래서 이퀄 이익을 총매출로 나누도록 하겠습니다 총매출로 나누고 요녀석 같은 경우는 원화가 아니라 셀 서식에 들어가서 기본적으로 숫자로 변경을 하구요 비율로 바꿔주도록 하겠습니다 홈에 비율로 바꾸고 소수 두 째까지 보도록 하죠 이제 궁금한 건 온라인 쇼핑의 35% 오프라인 매장의 17% 아니면 오프라인 매장의 39% 이런 차이가 있는데 이 차이가 보면 오차범위 이내 별 차이가 없냐 아니면 이게 의미 있는 차이냐 그걸 검증하고 싶어요 그러기 위해서 데이터라는 메뉴에서 정렬 선택하고 판매채널 가지고 제가 정렬 한번 해보도록 하겠습니다 확인하면 오프라인 매장과 온라인 쇼핑으로 이 두가지가 보면 구분이 됩니다 자 그러면 이건 전형적인 T검정이구요 T검정은 절차가 일단 1차로 등분산 검정을 하고 그 다음에 그 등분산 결정에 따라서 T검정을 진행하면 됩니다 자 뭐 다양한 방법이 있겠지만 저는 FTEST라는 함수와 그냥 TTEST라는 함수를 가지고 간략하게 검증을 한번 해보겠습니다 두 개의 array만 있으면 돼요 이 부분은 이렇게 진행을 하도록 하겠습니다 쭉 내려서 자 오프라인 매장 206 부분에 클릭을 하고 컨트롤 쉬프트 화살표 위에서 이 부분을 저는 오프라인 이익률 이라고 네이밍을 하도록 하겠습니다 자 그리고 그 다음에 그 하단에 있는 온라인 쇼핑을 요 녀석은 온라인 이익률 이라고 네이밍을 하도록 하겠습니다 자 이제 오프라인 매장의 이익률은 오프라인 이익률 온라인 쇼핑의 이익률은 온라인 이익률 이라고 제가 네이밍을 한 거에요 등분산 검증은 이 두 가지 데이터가 보면 귀무가설은 두 집단의 분산은 차이가 없다 이게 등분산이 되는 거죠 대립가설은 두 집단의 분산은 차이가 있다 이분산이 되는거죠 이분산이 되는거고 지금 어떤 분산이 될지 몰라요 그러니까 F테스트 갖고 F테스트 가지고 array1은 오프라인 이익률이 오프라인 이익률이 첫번째가 되는거고 두번째는 온라인 이익률 자 엔터를 쳐보면 그게 0.02 네요 0.02 는 자 P가 요 녀석은 자 0.05 보다 큰가요 작은가요 이건 0.05 보다 작죠 자 그러니까 이 결과에 의해서 자 이 수치 해석을 해보도록 하겠습니다 이 결과에 의해서 지금 두 집단은 분산은 자 이분산 상태가 된다 라고 보시면 됩니다 이분산이에요 자 이분산인거 알았어요 자 그러면 다시 TTEST에 가서 똑같이 귀무가설은 자 귀무가설은 뭐가 되는 거에요 자 그 보면 판매 채널은 판매 채널에 따른 이익률은 차이가 없다 판매채널에 따른 이익률은 차이가 있다 온라인이 오프라인 대비 이익률이 훨씬 좋다 그런 결론을 내릴 수가 있죠 아직은 어떤 가설을 채택해야 될지 모르니까 저는 다시 T-TEST에 array1이 어떤 거죠? 오프라인 이익률 이익률이 있고 array2가 온라인 이익률이 되는 거고 이건 T-TEST에는 단측분포를 사용합니다 그리고 그 다음에 지금 현재 이 분포는 알고리즘으로 등분산을 써야 돼요? 이분산을 써야 돼요? 이분산이죠? 3 그러면 엔터를 치면 요 녀석은 숫자를 셀 서식에서 자 숫자로 바꾸고 숫자에 자릿수를 8자리까지 보도록 하겠습니다 자 그러니까 P값이 0이죠 P값이 0이라는 건 자 요 녀석은 P가 0.05가 커요 작아요? 0.05보다 작죠? 자 그러면 귀무가설을 채택하여 대립가설을 채택하여? 당연히 대립가설이 채택되는 거죠 대립가설이 채택되는 거고 그러면 결론을 어떻게 낼 수 있는 거예요? 자, 보면 판매채널에 따른 이익률은 차이가 있다 자, 보면 온라인 쇼핑을 통해서 판매하는 것에 이익률이 훨씬 좋다 라는 결론을 낼 수가 있게 되는 거예요 자, 그러면 이제 보면 자, 지금 다시 한번 데이터를 보면 전체 지점의 상황을 보면 자, 비용과 이익구조가 있는데 부산2지점의 이익구조가 상당히 좋아요 상당히 좋은데 이 상당히 좋은 것은 평균으로 회귀라는 게 있어서 특별한 어떤 특징이 없다면 이렇게 특별하게 좋을 가능성이 없는 거죠 그래서 보면 부산 2지점 어떤 역량이나 뭐가 있는지를 한번 도출해 보니까 부산2지점은 판매채널에 따라서 이익률이 꽤 큰 차이가 나는 거예요 꽤 큰 차이가 나서 이 부분을 추가적으로 한번 검증을 해봤어요 검증을 해보니까 온라인 쇼핑 이익률이 되게 좋은 게 맞다 라는 결론이 나온 거죠 그러니까 부산2지점의 이익률이 좋은 건 온라인 쇼핑을 통해서 판매하는 역량이 다른 지점과 보다 좋기 때문이다 라고 추론할 수도 있는 거죠 자 이렇게 부산 2지점에 보면 그 좋은 실적이 나오는 원인을 조금 더 깊게 분석을 한번 해봤습니다