베이커리 창업을 위한 데이터 분석 프로젝트

베이커리 창업을 고민하는 사람들에게 가장 중요한 것은 적합한 위치를 선정하고, 고객 니즈를 파악하며, 사업의 가능성을 데이터로 확인하는 것입니다. "Analysis for Opening a Bakery" 프로젝트는 이를 데이터 기반으로 접근하여 효율적이고 체계적인 창업 의사결정을 돕는 것을 목표로 했습니다

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베이커리-분석-프로젝트

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프로젝트 개요

목적

이 프로젝트는 다음과 같은 목표를 가지고 진행되었습니다:

1. 최적의 상권 분석: 베이커리 매장을 열기에 적합한 위치를 데이터로 확인.
2. 고객 선호도 파악: 베이커리 소비자의 취향 및 구매 패턴 분석.
3. 경쟁 상황 평가: 주변 경쟁 매장의 분포와 매출 데이터를 분석하여 경쟁력을 평가.

활용 가능성

• 창업 준비자: 위치 선정과 메뉴 기획을 위한 객관적 데이터 제공.
• 프랜차이즈 본사: 신규 매장 오픈 시 데이터 기반 전략 수립.
• 소규모 자영업자: 고객과 경쟁 분석을 통한 지속 가능한 경영 전략 도출.

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프로젝트 주요 구성

1️⃣ 데이터 수집

프로젝트에서 사용된 데이터는 다음과 같습니다:

1. 상권 데이터:
   • 지역별 인구 분포, 유동 인구, 소득 수준 등.
   • 공공 데이터 포털과 오픈 API를 활용하여 수집.
2. 소비자 데이터:
   • 베이커리 소비자들의 구매 패턴 및 선호도 조사.
   • 설문조사 결과 및 오프라인 매장 판매 데이터를 정리.
3. 경쟁 매장 데이터:
   • 지역 내 베이커리 매장 분포 및 매출 데이터.
   • 크롤링과 공개된 상권 보고서를 기반으로 수집.

• Python 코드 예제: 상권 데이터 API 호출

import requests

API_KEY = "your_api_key"
url = "https://api.example.com/market-data"

def fetch_market_data(location):
    params = {
        "api_key": API_KEY,
        "location": location
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print(f"Error: {response.status_code}")
        return None

data = fetch_market_data("Seoul")

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2️⃣ 데이터 전처리

수집된 데이터는 분석과 시각화를 위해 전처리 과정이 필요했습니다.

• 결측치 처리: 누락된 데이터는 평균값으로 대체하거나, 필요 시 제외.
• 데이터 변환: 문자열 데이터를 숫자형으로 변환.
• 데이터 통합: 상권, 소비자, 경쟁 매장 데이터를 통합하여 분석 가능하게 구성.
• Pandas 활용 데이터 정리

import pandas as pd

# 데이터 통합
market_df = pd.read_csv("market_data.csv")
consumer_df = pd.read_csv("consumer_data.csv")
merged_df = pd.merge(market_df, consumer_df, on="region")

# 결측치 처리
merged_df.fillna(merged_df.mean(), inplace=True)

print(merged_df.head())

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3️⃣ 분석 내용

(1) 상권 분석

• 지역별 유동 인구와 소득 수준을 바탕으로 베이커리 매장이 적합한 위치를 선정.
• Python 분석 예제

import matplotlib.pyplot as plt

# 지역별 유동 인구 시각화
plt.bar(merged_df['region'], merged_df['foot_traffic'])
plt.title("Foot Traffic by Region")
plt.xlabel("Region")
plt.ylabel("Foot Traffic")
plt.show()

• 결과: 유동 인구가 많고 소득 수준이 중간 이상인 지역이 적합한 상권으로 도출되었습니다.

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(2) 소비자 선호도 분석

• 설문조사 데이터를 바탕으로 소비자들이 가장 선호하는 베이커리 메뉴와 구매 빈도를 분석.
• Python 분석 예제

import seaborn as sns

# 메뉴 선호도 시각화
sns.barplot(x='menu_item', y='popularity', data=consumer_df)
plt.title("Popularity of Bakery Menu Items")
plt.xlabel("Menu Item")
plt.ylabel("Popularity")
plt.show()

• 결과: 고객들은 크루아상, 치즈케이크, 바게트를 선호하며, 주말과 저녁 시간대에 가장 많이 구매하는 것으로 나타났습니다.

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(3) 경쟁 매장 분석

• 경쟁 매장의 분포와 매출 데이터를 분석하여 베이커리 매장의 입지 전략을 수립.
• 경쟁 매장 근처의 유동 인구가 높은 지역이 강점으로 작용하나, 지나치게 경쟁이 치열한 지역은 회피하는 전략 필요.
• Python 지도 시각화 예제

import folium

# 지도 시각화
map = folium.Map(location=[37.5665, 126.9780], zoom_start=12)
for idx, row in merged_df.iterrows():
    folium.Marker([row['latitude'], row['longitude']], popup=row['store_name']).add_to(map)

map.save("bakery_map.html")

• 결과: 경쟁 매장이 적고 유동 인구가 높은 지역을 우선적으로 고려.

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4️⃣ 시각화와 결과 도출

분석 결과를 이해하기 쉽도록 다양한 시각화를 통해 결과를 전달했습니다.

1. 최적 상권 지도: 경쟁 매장이 적고 유동 인구가 많은 지역을 강조.
2. 소비자 선호도 그래프: 고객 니즈를 충족할 수 있는 메뉴 기획 가능.
3. 매출 예상 분석: 예상 매출과 초기 투자 대비 수익 분석.

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프로젝트 성과와 배운 점

성과

1. 효율적인 창업 전략 제공
   • 데이터 분석 결과를 통해 상권 선택과 메뉴 기획에 대한 명확한 방향성 확보.
2. 소비자 중심 메뉴 기획
   • 고객 선호 데이터를 기반으로 메뉴를 최적화.
3. 경쟁 분석을 통한 리스크 감소
   • 경쟁 매장의 분포와 매출 데이터를 바탕으로 리스크를 최소화하는 전략 제안.

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배운 점

1. 데이터 통합의 중요성
   • 상권, 소비자, 경쟁 매장 데이터를 결합하는 과정에서 데이터 간의 관계를 깊이 이해할 수 있었습니다.
2. 시각화의 가독성
   • 복잡한 분석 결과도 시각화를 통해 쉽게 전달할 수 있음을 다시 확인했습니다.
3. 의사결정 지원
   • 분석 결과가 실제 창업 의사결정을 돕는 데 실질적으로 기여할 수 있음을 배웠습니다.

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앞으로의 발전 방향

1. 머신러닝 기반 예측 모델
   • 유동 인구와 소비자 데이터를 활용해 예상 매출과 성공 가능성을 예측하는 모델 구축.
2. 실시간 데이터 수집
   • 실시간 상권 데이터를 수집하여 트렌드 변화에 빠르게 대응.
3. 대화형 대시보드 개발
   • 웹 기반 대시보드를 제작해 분석 결과를 창업자와 공유.

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https://github.com/siilver94/Analysis-for-Opening-a-Bakery/tree/main

GitHub - siilver94/Analysis-for-Opening-a-Bakery