음식 배달 주문 데이터 분석은 음식 서비스 업체에게 매우 중요한 정보를 제공합니다. 데이터의 시각화는 이러한 정보를 더욱 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 도와줍니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이썬과 Kibana를 사용하여 음식 배달 주문 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 데이터 수집 및 전처리

데이터를 분석하기 위해서는 먼저 데이터를 수집하고 전처리해야 합니다. 주문 데이터는 음식 서비스 업체에서 얻을 수 있으며, 이를 CSV 또는 JSON 형식으로 저장합니다. 데이터에는 주문 시간, 주문 금액, 음식 종류 등의 정보가 포함되어야 합니다.

import pandas as pd

# CSV 파일 불러오기
data = pd.read_csv('orders.csv')

# 데이터 전처리 (필요한 컬럼 선택 및 결측치 처리 등)
data = data[['order_time', 'order_amount', 'food_type']]
data = data.dropna()

2. Kibana 설정

Kibana는 데이터 시각화 도구로 Elasticsearch와 함께 사용됩니다. 먼저 Kibana를 설치하고 Elasticsearch와 연결합니다. 그 다음, Kibana 대시보드를 생성하고 데이터를 시각화하기 위한 색인 패턴을 설정합니다.

3. 데이터 시각화

Kibana를 사용하여 음식 배달 주문 데이터를 시각화할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 시각화를 생성할 수 있습니다.

3.1. 주문량 추이 분석

GET /orders/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "orders_over_time": {
      "date_histogram": {
        "field": "order_time",
        "calendar_interval": "day"
      }
    }
  }
}

생성된 시각화에서는 주문량의 추이를 확인할 수 있습니다. 주문량이 많은 날짜와 시간대를 파악하여 예상 주문량을 예측하는 데 도움이 됩니다.

3.2. 음식 종류별 주문량 분석

GET /orders/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "orders_by_food_type": {
      "terms": {
        "field": "food_type.keyword",
        "size": 10
      }
    }
  }
}

이 시각화에서는 각 음식 종류별 주문량을 확인할 수 있습니다. 인기 있는 음식 종류를 파악하여 메뉴 개발이나 마케팅 전략의 방향성을 설정하는 데 도움이 됩니다.

결론

파이썬과 Kibana를 활용하여 음식 배달 주문 데이터를 분석하고 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이러한 데이터 분석은 음식 서비스 업체에게 매우 중요한 의사 결정을 지원해주는 역할을 합니다. 데이터 시각화를 통해 주문량 추이와 음식 종류별 주문량 등의 정보를 파악할 수 있으며, 이를 기반으로 전략적인 결정을 내릴 수 있습니다. 음식 배달 시장에서 경쟁력을 향상시키기 위해서는 데이터 분석의 중요성을 인지하고 적극적으로 활용하는 것이 필수적입니다.

참고: Kibana 공식 문서

#데이터분석 #시각화