[템플릿 활용 가이드]
이 템플릿은 프로젝트 진행 상황을 점검하고, 앞으로의 계획을 정리하기 위한 목적으로 작성되었습니다.
템플릿 내 예시는 단순 참고용이며, 팀의 프로젝트 방향과 내용에 맞게 수정이 필요합니다.
활용 방법
프로젝트 개요
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프로젝트 이름: No Junk, New Burger : 햄버거 저당&저염 소스 기획 및 마케팅 방안
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분석 목적: 외식 & 식품 트렌드에 발 맞춰 제품을 기획하고 효율적인 마케팅 전략을 수립하기 위함
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데이터 출처:
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음식 종류별 영양 성분
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Fastfood Nutrition 주요 패스트푸드점 영양성분•
McDonald's Store Reviews 맥도날드 매장 리뷰•
McDonalds Yelp! Reviews 맥도날드 고객의 부정적인 리뷰•
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분석 대상 및 범위: 2025년 01월~2025년 08월
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예상 결과물
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주요 변수와 고객 이탈의 상관관계를 보여주는 Heatmap 및 Bar chart 및 Line chart 등
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인사이트 요약 : 저속노화 트렌드에 맞지 않은 햄버거 영양성분 발견 (나트륨 , 당류)
데이터 개요
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데이터셋 설명
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데이터 수집 방법: Kaggle 및 Github, 공공데이터
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데이터셋의 크기: 250 rows
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주요 변수 및 설명:
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핵심데이터 - 성분
변수명 | 설명 | 데이터 타입 |
Category | 카테고리 | 범주 |
Item | 메뉴 이름 | 범주 |
Serving Size | 메뉴 용량 | 범주 |
Calories | 칼로리 | 실수 |
Calories from Fat | 지방 칼로리 | 실수 |
Total Fat | 총 지방량 | 실수 |
Total Fat (% Daily Value) | 1일 권장량 대비 지방 비율 | 실수 |
Saturated Fat | 포화지방량 | 실수 |
Saturated Fat (% Daily Value) | 1일 권장량 대비 포화지방 비율 | 실수 |
Trans Fat | 트랜스지방량 | 실수 |
Cholesterol | 콜레스테롤량 | 실수 |
Cholesterol (% Daily Value) | 1일 권장량 대비 콜레스테롤 비율 | 실수 |
Sodium | 나트륨량 | 실수 |
Sodium (% Daily Value) | 1일 권장량 대비 나트륨 비율 | 실수 |
Carbohydrates | 탄수화물량 | 실수 |
Carbohydrates (% Daily Value) | 1일 권장량 대비 탄수화물 비율 | 실수 |
Dietary Fiber | 식이섬유량 | 실수 |
Dietary Fiber (% Daily Value) | 1일 권장량 대비 식이섬유 비율 | 실수 |
Sugars | 당류량 | 실수 |
Protein | 단백질량 | 실수 |
Reviews | 리뷰갯수 | 정수 |
Stars | 별점 | 정수 |
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데이터 전처리 과정
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결측치 처리 방법: 결측치 제거
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이상치 탐지 및 조치: (-) 값 → 절대값 변경
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데이터 변환(필요 시): 없음.
탐색적 데이터 분석(EDA)
1.
기술 통계 분석
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주요 변수의 분포(예: 월평균 요금의 평균: 50, 표준편차: 10)
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평균, 중앙값, 표준편차 등 기초 통계량
2.
데이터 시각화
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상관관계 분석: Heatmap, 산점도를 통해 주요 변수 간 상관관계 파악
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범주형 변수의 빈도 분석: Bar chart로 별점 확인
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제품 리뷰 분석을 위한 워드클라우드 시각화
3.
패턴 및 트렌드
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당류와 칼로리, 당류와 나트륨, 나트륨과 칼로리 상관관계 분석
4.
주요 인사이트 도출
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한 끼 권장량 대비 비율을 살펴본 결과, 나트륨 함량은 평균적으로 권장량 대비 135.1%로 높은 편이었다.
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평균 맛별점이 6월에 2점대로 떨어졌다.
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나트륨과 당류는 상관관계를 보인다.
현재까지의 진행 상황
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진행한 작업
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데이터 전처리: 결측치 제거, 이상치 처리 완료
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주요 변수의 기술 통계 및 데이터 분석 시각화 완료
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브랜드 기획
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제품 기획
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타켓 별 주요 메세지 발굴
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해결된 문제
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성분이 나쁘게나와서 건강하게 만들 예정이다.
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진행 중 문제
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데이터를 수급하는게 어려웠다
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데이터간의 흐름 연결이 힘들었다.
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실제 마케터의 업무와 현제 우리가 할 수 있는 업무의 혼동많이 일어났다.
다음 단계 계획
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추가로 분석할 내용
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기획안 마무리 및 소재 제작
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퍼널별 소재작
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소재 기반 광고 집행
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예상 일정
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퍼널별 정리 9월 5일 안에 완료 (정확한 구분 위해 AARRR 진행)
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9월 8일까지 ppt 제작 완료
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발표 대본 작성 및 발표 연습
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9월 9일 중간 발표회 진행
부록
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사용된 툴 및 라이브러리
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Python(pandas, matplotlib, seaborn 등)
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참고 자료 및 출처
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기타 시각화 자료
튜터 피드백 정리
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피드백 내용
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반영할 내용 및 변경 사항
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(예: 상관계수가 높은 변수 추가 분석 및 관련 시각화 생성)
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(예: 데이터 전처리 과정에서 추가적인 데이터 변환 작업 수행)
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남은 과제 및 추가 계획
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(예: 외부 데이터 결합 여부 검토 후 분석 계획 조정)