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문제 정의
- 본 논문에서는 상품별 판매량 관련 DB 서버에저장된 빅데이터를 활용하여 기온 변화에 따른 상품별 판매량 변화를 분석하였다.
제안 방법
- 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 평균기온변화에 따른 판매량의 변화를 그래프를 통해 효율적으로 나타낸다.3.1 겨울 용품의 판매량 분석결과 본 절에서는 하루 평균 기온 변화에 따른 겨울용품인 목도리와 스타킹의 판매량 변화를 분석한다. 아래 그림 2는 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 사용하여 평균 변화에 따른 겨울용품의 판매량 변화를 나타낸 결과이다.
- 본 논문에서는 배열 (8)과 (9)을 사용하여 평균기온(AT) 변화에 따른 상품의 판매량(SV) 변화를 분석한다.
- 본 연구에서는 한국의 온라인 쇼핑몰 'A'에서2014년부터 2018년까지 수집된 실제 기온, 상품별 판매량을 수집하고 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 기온 변화에 따른 각 상품 카테고리별 판매량 변화를 분석하였다.
- 본 장에서는 2장에서 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 기온 변화에 따른 겨울용품, 반팔티셔츠, 반바지, 신발의 판매량 변화를 분석한다. 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 평균기온변화에 따른 판매량의 변화를 그래프를 통해 효율적으로 나타낸다.
- 본 절에선 높은 기온에서 많이 판매되는 반팔티셔츠와 동일한 성격을 갖는 반바지의 판매량을 분석하여 제안한 알고리즘을 검증하였다. 다음그림 4는 기온 변화에 따른 반바지의 판매량 변화를 분석한 그래프이다.
- 본 절에선, 평균 기온 변화에 따른 반팔 티셔츠의 판매량을 분석한다. 그림 3은 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 사용하여 기온 변화에 따른 반팔 티셔츠의 판매량 변화를 나타낸 결과이다.
- 여기서 s는 오름차순으로 정렬된 평균 기온에 따른 날짜 색인을 나타낸다. 이후 빅데이터의 효율적인 분석을 위해 오름차순으로 정렬된 배열을L개의 요소로 이루어진 K개의 그룹으로 재배열한다.
- 4절까지의 분석 결과에서 확인할 수 있듯 평균 기온 상승에 따라 반팔, 반바지의 판매량이 증가하는 것을 확인하였으며 신발의 판매량은 평균기온 변화에 크게 영향을 받지 않는 것을 확인하였다. 하지만 본 절에서는 제안한 빅데이터 알고리즘을 통해 예측하지 못했던 소형백의 판매량을 분석한다. 아래 그림 6은 평균 기온변화에 따른 가방의 판매량 분석 결과를 나타낸 그림이다.
- 앞서 기온 변화에 따른 목도리, 반팔 티셔츠, 반바지의 판매량을 분석하였으며 앞서 분석한 3개의 상품들은 기온 변화에 민감하게 반응하여 판매량이 변화하는 것을 확인 할 수 있었다. 하지만 본 절에선 판매량이 평균 기온의 영향을 크게 받지 않을 것이라 예상되는 신발의 판매량을 분석하였다.
대상 데이터
- 따라서 본 논문에서는 평균 기온 변화에 따른 패션 상품의 판매량을 한국의 패션 브랜드 'A'에서 수집된 빅데이터를 활용하여 분석하였다.
- 본 연구에선 온라인 쇼핑몰 ‘A’에서 2014년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지 수집된 데이터를 활용하여 평균 기온 변화에 따른 판매량 분석을 진행하였다.
데이터처리
- 본 연구에서는 한국의 온라인 쇼핑몰 'A'에서2014년부터 2018년까지 수집된 실제 기온, 상품별 판매량을 수집하고 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 기온 변화에 따른 각 상품 카테고리별 판매량 변화를 분석하였다. 기온변화에 따른 반팔, 반바지, 겨울용품, 신발의 판매량 분석을 통해 제안한 빅데이터 분석 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 또한, 제안한 알고리즘을 통해 소형백의 판매량이 평균 기온이 상승함에 따라 판매량이 증가하는 예측하지 못했던 분석 결과를 얻을 수 있었다.
- 표 2는 상품별 평균 기온, 판매량, 관련된 배열의 표기법이며 온라인 쇼핑몰 ‘A’에서 수집된 모든 데이터는 쉼표로 구분된 값 (comma separated values, CSV) 행렬로 저장되어 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 분석한다.
성능/효과
- 3.1절부터 3.4절까지의 분석 결과에서 확인할 수 있듯 평균 기온 상승에 따라 반팔, 반바지의 판매량이 증가하는 것을 확인하였으며 신발의 판매량은 평균기온 변화에 크게 영향을 받지 않는 것을 확인하였다. 하지만 본 절에서는 제안한 빅데이터 알고리즘을 통해 예측하지 못했던 소형백의 판매량을 분석한다.
- 또한, 제안한 알고리즘을 통해 소형백의 판매량이 평균 기온이 상승함에 따라 판매량이 증가하는 예측하지 못했던 분석 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 평균 기온 변화에 따른 판매량을 예측이 어려운 상품의 유의미한 분석 결과를 얻을 수 있었다.
- 기온변화에 따른 반팔, 반바지, 겨울용품, 신발의 판매량 분석을 통해 제안한 빅데이터 분석 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 또한, 제안한 알고리즘을 통해 소형백의 판매량이 평균 기온이 상승함에 따라 판매량이 증가하는 예측하지 못했던 분석 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 평균 기온 변화에 따른 판매량을 예측이 어려운 상품의 유의미한 분석 결과를 얻을 수 있었다.
- 앞서 기온 변화에 따른 목도리, 반팔 티셔츠, 반바지의 판매량을 분석하였으며 앞서 분석한 3개의 상품들은 기온 변화에 민감하게 반응하여 판매량이 변화하는 것을 확인 할 수 있었다. 하지만 본 절에선 판매량이 평균 기온의 영향을 크게 받지 않을 것이라 예상되는 신발의 판매량을 분석하였다.
- 그림 2의 분석 결과에 따르면 평균 기온이 증가함에 따라 겨울용품의 판매량이 비례하여 증가하는 것을 확인할 수 있다. 이와 같은 결과를 통해 제안한 빅데이터 분석 알고리즘이 올바르게 동작하는 것을 확인할 수 있다.
- 본 장에서는 2장에서 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 기온 변화에 따른 겨울용품, 반팔티셔츠, 반바지, 신발의 판매량 변화를 분석한다. 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 평균기온변화에 따른 판매량의 변화를 그래프를 통해 효율적으로 나타낸다.3.
후속연구
- 향후 연구에선 효율적인 재고관리와 판매 촉진을 위한 기온 변화에 따른 소비자에게 최적의 가격을 제시하는 알고리즘을 개발할 예정이다. 예를 들어, 본 연구를 통해 기온이 상승함에 따라 반팔 소매와 소형백의 판매량이 함께 증가한다는 것을 확인했으므로 추후 개발될 모델은 기온이 상승함에 따라 반팔과 소형백의 판매 촉진을 위해 소비자에게 최적의 할인 프로모션을 제공하는 알고리즘을 연구개발을 진행할 예정이다.
- 향후 연구에선 효율적인 재고관리와 판매 촉진을 위한 기온 변화에 따른 소비자에게 최적의 가격을 제시하는 알고리즘을 개발할 예정이다. 예를 들어, 본 연구를 통해 기온이 상승함에 따라 반팔 소매와 소형백의 판매량이 함께 증가한다는 것을 확인했으므로 추후 개발될 모델은 기온이 상승함에 따라 반팔과 소형백의 판매 촉진을 위해 소비자에게 최적의 할인 프로모션을 제공하는 알고리즘을 연구개발을 진행할 예정이다.
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