👁️‍🗨️ 프로젝트 개요

• 데이터 출처
  • Kaggle, Fast Food Marketing Campaign A\B Test
• 문제 상황
  • 본사는 현재 신제품 출시를 앞두고 있다. 신제품 홍보에 활용할 세 가지 프로모션을 사전에 진행하였고, 그 결과를 분석하여 최적의 홍보 전략을 구상 중이다.
• 목적
  • 세 가지 프로모션의 효과를 비교 분석하여 최적의 홍보 전략 제안
• 기간 / 인원
  • 2024년 11월 - 12월 (약 3주간) / 4인
• 분석 기법
  • 데이터 EDA
  • ANOVA (A/B Test)
  • Tukey’s HSD (Post-hoc Test, 사후 분석)
  • Linear Regression (선형 회귀 분석)
• 분석 도구
  • Google Colaboratory
  • Python

👁️‍🗨️ 프로젝트 요약

• 문제 정의
  • 신제품 홍보 전략의 부재
  • 사전 진행한 프로모션 성과 분석의 부재
• 주요 활동
  • 프로모션별 매출 데이터를 탐색적 데이터 분석(EDA)으로 시각화 및 분포 비교
  • ANOVA 분석을 통해 프로모션별 매출의 유의미한 차이 검증
  • 사후 분석(Tukey’s HSD)을 활용해 각 프로모션 간 구체적인 매출 차이를 확인
  • 매출에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하기 위해 선형 회귀 분석 수행
• 주요 성과
  • EDA - ANOVA - 사후 분석을 통해 프로모션 1과 3의 우수한 성과 확인
  • 선형 회귀 분석으로 매장 규모가 매출에 미치는 영향을 검증
  • 분석 결과를 통합하여 데이터 기반의 의사결정에 기여

👁️‍🗨️ 프로젝트 상세

사전 이해

탐색적 데이터 분석

심층 분석

분석 결과

프로젝트 회고