유통 및 공급망 관리(SCM)는 기업의 생산부터 소비자에게 제품을 공급하기까지의 모든 과정을 포함합니다. 많은 데이터가 이러한 과정에서 생성되고 수집되는데, 이러한 데이터를 분석하여 비즈니스의 효율성을 향상시키고 의사 결정을 돕는 것은 매우 중요합니다.

파이썬은 데이터 분석 작업에 사용되는 강력한 도구입니다. 이 언어는 다양한 데이터 분석 라이브러리를 제공하며, 데이터 처리, 시각화, 통계 분석, 머신 러닝 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이번 블로그에서는 파이썬을 사용하여 유통 및 SCM 데이터를 분석하는 방법을 살펴보겠습니다.

데이터 수집 및 전처리

데이터 분석을 위해서는 먼저 데이터를 수집하고 전처리해야 합니다. 유통 및 SCM 분야에서 데이터는 주문 내역, 재고 현황, 운송 정보, 공급 업체 데이터 등 다양한 형태로 존재할 수 있습니다. 이러한 데이터를 수집하여 데이터프레임이나 데이터베이스에 저장하는 것이 일반적입니다.

예를 들어, 주문 내역 데이터가 CSV 파일로 제공된다고 가정해봅시다. 다음은 파이썬의 pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 파일을 데이터프레임으로 읽어오는 예제 코드입니다:

import pandas as pd

# CSV 파일 읽어오기
df = pd.read_csv("주문내역.csv")

데이터 시각화

데이터를 시각화하여 직관적으로 분석하는 것은 매우 중요합니다. 파이썬의 matplotlib 라이브러리는 데이터를 시각화하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 다양한 그래프 유형을 지원하며, 선 그래프, 막대 그래프, 원 그래프 등을 생성할 수 있습니다.

예를 들어, 주문 내역 데이터에서 주문량을 월별로 분석해보려고 합니다. 다음은 주문량을 선 그래프로 시각화하는 예제 코드입니다:

import matplotlib.pyplot as plt

# 월별 주문량 계산
monthly_orders = df.groupby(df["주문일"].dt.month)["주문번호"].count()

# 선 그래프로 시각화
plt.plot(monthly_orders.index, monthly_orders.values)
plt.xlabel("월")
plt.ylabel("주문량")
plt.title("월별 주문량")
plt.show()

데이터 분석

데이터를 분석하여 유통 및 SCM 과정에서의 효율성을 평가할 수 있습니다. 파이썬의 numpy와 pandas 라이브러리는 이러한 분석 작업에 매우 유용합니다. 통계 분석, 이상치 탐지, 예측 모델링 등 다양한 분석 기법을 적용할 수 있습니다.

예를 들어, 재고 정책을 평가하기 위해 재고량의 평균과 표준편차를 계산해보려고 합니다. 다음은 파이썬의 numpy와 pandas를 사용하여 재고량의 평균과 표준편차를 계산하는 예제 코드입니다:

import numpy as np

# 재고량의 평균과 표준편차 계산
mean_stock = np.mean(df["재고량"])
std_stock = np.std(df["재고량"])

print("평균 재고량:", mean_stock)
print("재고량 표준편차:", std_stock)

머신 러닝

데이터 분석의 한 단계로 머신 러닝을 활용할 수도 있습니다. 머신 러닝은 과거 데이터를 기반으로 모델을 학습시켜 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 기술입니다. 파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 다양한 머신 러닝 알고리즘을 제공하고 있습니다.

예를 들어, 주문량을 예측하기 위해 선형 회귀 모델을 학습시켜보려고 합니다. 다음은 파이썬의 scikit-learn을 사용하여 선형 회귀 모델을 학습시키고 주문량을 예측하는 예제 코드입니다:

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 학습 데이터와 타깃 데이터 설정
X = df[["월", "재고량"]]
y = df["주문량"]

# 선형 회귀 모델 학습
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 새로운 데이터에 대한 주문량 예측
new_data = pd.DataFrame({"월": [9], "재고량": [100]})
predicted_orders = model.predict(new_data)

print("예측 주문량:", predicted_orders)

결론

파이썬을 사용하여 유통 및 SCM 데이터를 분석할 수 있습니다. 데이터 수집, 전처리, 시각화, 분석 및 머신 러닝 작업에 파이썬의 다양한 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 효율적인 공급망 관리를 위한 의사 결정을 더욱 근거있게 할 수 있습니다.