결론
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나트륨, 지방, 콜레스테롤을 핵심으로 저당에만 국한하지않고 데이터를 보기
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고객
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Online Food Dataset ⇒ 온라인 음식 주문 (성별, 나이, 직업, 주문 위치) 등 고객 정보 데이터 정립에 도움이 될 듯..'Age', 'Gender', 'Marital Status', 'Occupation', 'Monthly Income',
'Educational Qualifications', 'Family size', 'latitude', 'longitude',
'Pin code', 'Output', 'Feedback'
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Customer_Spending_Dataset ⇒ 991개 데이터 ◦
Customer Purchase Dataset ⇒ 구매금액, 구매빈도◦
KaggleFood Delivery 🍱 : EDA Starter ⇒ 가족 구성원 수◦
McDonald's Store Reviews ⇒ 맥도날드 매장 리뷰◦
경기도_카드 소비 데이터_20250331 ⇒ 경기도 카드 소비 데이터 (슬랙 공유)◦
McDonalds Yelp! Reviews ⇒ 맥도날드 레스토랑에서 식사를 한 고객의 평점, 리뷰, 도시, 감정 등에 대한 내용.•
성분
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음식 별 성분 정보
⇒ 햄버거와 일반음식의 성분 차이점에 대한 인사이트를 얻을 데이터셋
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식품코드, 식품명, 데이터구분코드, 데이터구분명, 식품기원코드, 식품기원명, 식품대분류코드, 식품대분류명, 대표식품코드, 대표식품명, 식품중분류코드, 식품중분류명, 식품소분류코드, 식품소분류명, 식품세분류코드, 식품세분류명, 영양성분함량기준량, 에너지(kcal), 수분(g), 단백질(g), 지방(g), 회분(g), 탄수화물(g), 당류(g), 식이섬유(g), 칼슘(mg), 철(mg), 인(mg), 칼륨(mg), 나트륨(mg), 비타민 A(μg RAE), 레티놀(μg), 베타카로틴(μg), 티아민(mg), 리보플라빈(mg), 니아신(mg), 비타민 C(mg), 비타민 D(μg), 콜레스테롤(mg), 포화지방산(g), 트랜스지방산(g), 출처코드, 출처명, 식품중량, 업체명, 데이터생성방법코드, 데이터생성방법명, 데이터생성일자, 데이터기준일자
'NTT_ID', 'SE_NM', 'CL_NM', 'TRGT_YR', 'UNIT_CNT', 'UNIT_NM', 'ETL_LDG_DT'
식품 대분류 코드 (01) = 밥류
식품 대분류 코드 (02) = 식품 대분류명 (빵 및 과자류)
식품 대분류 코드 (03) = 식품 대분류명 (면 및 만두류)
식품 대분류 코드 (04) = 식품 대분류명 (죽 및 스프)
식품 대분류 코드 (05) = 식품 대분류명 (국 및 탕)
식품 대분류 코드 (06) = 식품 대분류명 (찌개 및 전골류)
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KaggleMcDonalds Menu EDA 🔥🔥🔥 → sugar 양 데이터에 나와있음⇒ 맥도날드 메뉴에 대한 칼로리와 구체적인 성분 데이터셋
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카테고리메뉴, 메뉴항목, 1회 제공량당 크기, 에너지(kCal), 단백질(g), 총 지방(g), 포화지방(g), 트랜스 지방(g), 콜레스테롤(mg), 총 탄수화물(g)
Menu Category | Menu Items | Per Serve Size | Energy (kCal) | Protein (g) | Total fat (g) | Sat Fat (g) | Trans fat (g) | Cholesterols (mg) | Total carbohydrate (g) | Total Sugars (g) | Added Sugars (g) | Sodium (mg) |
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Fastfood Nutrition → 패스트 푸드 관련 정보가 성분이랑 함께 담긴 데이터 BUT, 당분 관련 내용은 X⇒ 맥도날드와 타 패스트푸드의 칼로리, 대략적인 성분 데이터셋
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식당,품목명,칼로리_지방, 총 지방, 포화지방, 트랜스 지방, 콜레스테롤, 나트륨. 총 탄수화물
restaurant | item | calories | cal_fat | total_fat | sat_fat | trans_fat | cholesterol | sodium | total_carb | fiber | sugar | protein | vit_a | vit_c | calcium | salad |
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별점 → 미국 맥도날드 영양 데이터 세트 (당류 포함)
⇒ 맥도날드 메뉴에 대한 품목별 별점 데이터
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카테고리, 품목, 리뷰, 별점
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마케팅 방안 참고용
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Fast Food Marketing Campaign A\B Test ⇒ 레스토랑 체인점이 신메뉴 출시 시 마케팅 진행을 어떻게 하면 좋을지에 대한 a/b test 내용이 담겨 있어서 마케팅 방안 설립 시 도움이 될 것 같음.•
만들어야 되는 사항이 고객 데이터
→ 고객 데이터를 가져와서 랜덤으로 만들 것인가?
→ 어떻게 만들어야 되는 것인가?
추가로 월 주문횟수, 결혼여부 알면 좋을듯
지금은 일단 고객 빼고 조사 하기
< 피드백 >
- 데이터 소스가 다르면 다른 데이터니까 합치는게 조금은 위험할 수 있다.
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합치면 완전 다른 결과가 나올 수 있음.
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데이터를 연결하면 데이터의 왜곡이 일어날 수도 있다.
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따로 분석하고 인사이트를 합치는 방향으로 가는게 더 좋을것같다.
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데이터 수급하고 데이터 분석을 보고 하는건 최대한 힘을 빼야함. 힘을 적게 쏟는 방향으로 가자.
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데이터를 하나씩만 가져가자
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정석이라면 데이터 분석하고 문제를 도출하고 이걸 가지고 마케팅으로 어떻게 해결하느냐인데,
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일단 마케팅을 뭘 하느냐를 시작으로 방향을 잡고 프로젝트를 진행해야한다. 관련된 데이터를 갖고오게 역으로 해야함.
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중요한건 마케팅이 훨씬 중요하다. 정석대로 하는거보단 마케팅이 더 빛나게 접근하는게 훨씬 중요하다. 최대한 뒷받침할 데이터를 거꾸로 찾아와 적용하는게 중요하다.•
우리 주제 신빙성을 높이기 위해 데이터를 찾아와 하기.
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마케팅이 좀 더 돋보일 수 있게해라. 지금은 이게 맞다.
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우리가 이런 데이터를 봤더니 현상이 발생이 되더라~ 문제로 정의를 했다. 이런 식으로 가면 될듯.
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데이터 분석 결과 없이 신문 찾으면 나오는 얘기를 말하면 안됨.
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데이터를 제대로 분석하면 될듯하다!
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제한 세항을 먼저정하고 그걸 역으로 제한사항으로 우리가 해결할 수 있는 문제로 프로젝트를 완성하고, ( 프로젝트 발표할땐 처음부터 이렇게 했다고 말을 하기 )