머신러닝을 활용한 커피전문점 입지선정 예측모형 개발: 커피전문점 사례를 중심으로 Development of a Model for Location Prediction in coffee shop Using Machine Learning Method: Focusing on The Case of Coffee Shops원문보기
업종에 적합한 입지를 선정하는 것은 점포를 운영하기 위해서 고려해야 할 중요한 요소 중 하나다. 최근 커피 수요가 높아지면서 국내 커피전문점의 수가 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 창업 후 폐업하는 커피전문점의 절반 이상이 영업기간 3년을 채우지 못하고 폐업의 수순을 밟고 있다. 이는 커피전문점의 과열경쟁과 사업 분석의 부족함이 원인으로 파악된다. 시장경쟁을 피할 수 없다면 사업 분석이 철저하게 이루어져야 한다. 따라서 점포의 적합한 입지 선정이 중요하다. 이에 본 연구는 국내에서 20년 이상 커피전문점을 운영하며 사업 노하우와 전략을 습득한 ‘커피빈코리아’ 입지선정 예측모형을 개발하였다. 이를 위해 서울시에서 영업기간이 3년 이상인 커피빈의 위치 데이터를 기반으로 점포 반경 300m 이내의 상권 데이터를 수집하였다. 또한 역세권이며 유동인구가 일정 기준 이상인 상권 중 커피빈이 없는 곳의 상권 데이터를 수집하였다. 예측을 위해 Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, ...
업종에 적합한 입지를 선정하는 것은 점포를 운영하기 위해서 고려해야 할 중요한 요소 중 하나다. 최근 커피 수요가 높아지면서 국내 커피전문점의 수가 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 창업 후 폐업하는 커피전문점의 절반 이상이 영업기간 3년을 채우지 못하고 폐업의 수순을 밟고 있다. 이는 커피전문점의 과열경쟁과 사업 분석의 부족함이 원인으로 파악된다. 시장경쟁을 피할 수 없다면 사업 분석이 철저하게 이루어져야 한다. 따라서 점포의 적합한 입지 선정이 중요하다. 이에 본 연구는 국내에서 20년 이상 커피전문점을 운영하며 사업 노하우와 전략을 습득한 ‘커피빈코리아’ 입지선정 예측모형을 개발하였다. 이를 위해 서울시에서 영업기간이 3년 이상인 커피빈의 위치 데이터를 기반으로 점포 반경 300m 이내의 상권 데이터를 수집하였다. 또한 역세권이며 유동인구가 일정 기준 이상인 상권 중 커피빈이 없는 곳의 상권 데이터를 수집하였다. 예측을 위해 Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, Neural Network, Naive Bayes, 그리고 Logistic Regression의 총 6가지 지도학습 알고리즘을 사용하였다. 검증력이 가장 우수한 알고리즘은 Naive Bayes 알고리즘 이었으며, 이를 바탕으로 커피빈의 입지 선정에 동일업종인 점포의 수, 금융기관, 그리고 주거인구가 중요한 변수임을 확인하였다.
업종에 적합한 입지를 선정하는 것은 점포를 운영하기 위해서 고려해야 할 중요한 요소 중 하나다. 최근 커피 수요가 높아지면서 국내 커피전문점의 수가 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 창업 후 폐업하는 커피전문점의 절반 이상이 영업기간 3년을 채우지 못하고 폐업의 수순을 밟고 있다. 이는 커피전문점의 과열경쟁과 사업 분석의 부족함이 원인으로 파악된다. 시장경쟁을 피할 수 없다면 사업 분석이 철저하게 이루어져야 한다. 따라서 점포의 적합한 입지 선정이 중요하다. 이에 본 연구는 국내에서 20년 이상 커피전문점을 운영하며 사업 노하우와 전략을 습득한 ‘커피빈코리아’ 입지선정 예측모형을 개발하였다. 이를 위해 서울시에서 영업기간이 3년 이상인 커피빈의 위치 데이터를 기반으로 점포 반경 300m 이내의 상권 데이터를 수집하였다. 또한 역세권이며 유동인구가 일정 기준 이상인 상권 중 커피빈이 없는 곳의 상권 데이터를 수집하였다. 예측을 위해 Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, Neural Network, Naive Bayes, 그리고 Logistic Regression의 총 6가지 지도학습 알고리즘을 사용하였다. 검증력이 가장 우수한 알고리즘은 Naive Bayes 알고리즘 이었으며, 이를 바탕으로 커피빈의 입지 선정에 동일업종인 점포의 수, 금융기관, 그리고 주거인구가 중요한 변수임을 확인하였다.
The selection of the right location for the industry is one of the important factors to consider in order to operate the store. Recently, the number of domestic coffee shops has been steadily increasing as the demand for coffee has increased. However, more than half of coffee shops that close after ...
The selection of the right location for the industry is one of the important factors to consider in order to operate the store. Recently, the number of domestic coffee shops has been steadily increasing as the demand for coffee has increased. However, more than half of coffee shops that close after start-up are not able to meet the business period of three years and are in the process of closing down. If market competition cannot be avoided, business analysis should be thoroughly conducted. For this purpose, it is important to select the location of suitable stores. Therefore, this study aims to develop a prediction model for location selection of 'Coffee Bean Korea' which has been operating coffee shops for more than 20 years in Korea and acquired business know-how and strategies. For this purpose, the commercial data within 328yd of the store radius was collected based on the location data of Coffee Bean with a business period of more than 3 years in Seoul. Also, the data of commercial areas where there is no Coffee Bean among commercial areas with a station area and a floating population above a certain standard were collected. Six machine learning algorithms were used for prediction: Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, Neural Network, Naive Bayes, and Logistic Regression. The most verifiable algorithm was the Naive Bayes algorithm, and based on this, it was confirmed that the number of stores, financial institutions, and the residential population, which are the same industry, are important variables in selecting the location of Coffee Bean.
The selection of the right location for the industry is one of the important factors to consider in order to operate the store. Recently, the number of domestic coffee shops has been steadily increasing as the demand for coffee has increased. However, more than half of coffee shops that close after start-up are not able to meet the business period of three years and are in the process of closing down. If market competition cannot be avoided, business analysis should be thoroughly conducted. For this purpose, it is important to select the location of suitable stores. Therefore, this study aims to develop a prediction model for location selection of 'Coffee Bean Korea' which has been operating coffee shops for more than 20 years in Korea and acquired business know-how and strategies. For this purpose, the commercial data within 328yd of the store radius was collected based on the location data of Coffee Bean with a business period of more than 3 years in Seoul. Also, the data of commercial areas where there is no Coffee Bean among commercial areas with a station area and a floating population above a certain standard were collected. Six machine learning algorithms were used for prediction: Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, Neural Network, Naive Bayes, and Logistic Regression. The most verifiable algorithm was the Naive Bayes algorithm, and based on this, it was confirmed that the number of stores, financial institutions, and the residential population, which are the same industry, are important variables in selecting the location of Coffee Bean.
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