Recommendation system using sales data
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프로젝트 요약
🕜 기간 : 2022.04 ~ 2022.06
👪 참여인력 : 6명(D사 연구원 2명, 석사과정 2명, 박사과정 2명)
👤 본인역할 : 발표자, 데이터 분석
✏️ 사용기술 :
▪️ 언어 및 소프트웨어: Python, R, Excel
▪️ 데이터 처리: Python(Pandas, NumPy), R, Excel
▪️ 시각화 및 분석: Python(Scikit-learn, pyLDAvis)
개요
<그림 1> 수안커피컴퍼니 플래그십 스토어 전경
본 프로젝트는 수안커피컴퍼니사의 B2C 판매 및 제품 품목 정보를 활용한 공급자 및 고객 추천 시스템을 개발하기 위해 진행되었습니다.
<그림 2> 데이터 예시
기존에 수집되고 있는 데이터를 바탕으로 Flavor Wheel을 기반한 향미정보를 추가하고, 소비자가 구매한 원두 및 커피에 향미를 기준으로 연관성을 분석하였습니다.
<그림 3> 분석 결과 예시
도출된, 군집 분석(Cluster Analysis) 및 연관규칙 분석(Association Rule Analysis, ARA) 결과를 바탕으로, 커피 원재료의 공급 불안정에 따른 제품 풀절 시 유사한 향의 커피를 추천할 수 있으며, 계절 및 지역벌 소비자의 취향에 따라 신규 커피 라인업 구성을 위한 하나의 지표로 사용 가능할 것이라는 기대효과가 있을 것으로 판단되었습니다.
