<aside>

✔️  두 집단을 비교한 분석 결과를 활용해, 집중해야 할 요소를 발견할 수 있습니다.

✔️ 매출이 높은 집단과 매출이 낮은 집단을 비교하여 매출에 영향을 주는 요소 발견 후 집중 케어 해보세요!

</aside>

1. 사용된 기능

• 사용자가 자유롭게 비교하고자 하는 두 집단을 설정하면, 집단 간 차이점을 자동으로 찾아주는 비교분석 기능

2. 분석 과정

• 비교분석 메뉴로 이동합니다.

  

• 매출 하위 20%을 A집단으로, 매출 상위 20%을 B집단으로 설정 후, [비교] 버튼을 누릅니다.

  

3. 분석 결과 해석

• 비교 분석의 경우, 두 그룹 간의 차이를 가장 잘 설명하는 변수부터 순서대로 결과를 제시합니다. 변수명을 기준으로 결과를 이해할 수 있으며, 테이블의 각 항목은 아래와 같이 해석할 수 있습니다.

  <aside>

  - 변수명 : 두 그룹의 특성 차이를 설명하는 변수의 이름과 통계적 특성의 차이가 %로 나타납니다. ex) 제품소분류 78.73%의 경우, **겹치치 않는 분포의 면적(’차트’ 항목 참고)**이 78.73이라는 의미입니다. 이 숫자의 차이가 클수록 두 그룹의 통계적 특성의 차이를 잘 나타내주는 것입니다.

  - 차트 : 두 그룹의 통계적 특성 차이를 시각화하여 나타낸 것입니다. 마우스를 올려, 각 구간의 값을 확인할 수 있습니다.

  - 그룹 A/B 통계적 특성 : 특정 그룹의 비율이 다른 그룹보다 상대적으로 높은 변수의 값이 표시됩니다.

  </aside>

• 아래 분석 결과 화면을 볼까요?

  • “제품소분류”, “제품대분류”에 따른 매출 차이가 컸습니다. 대체로 사무용품이 매출 하위 20%에 해당하는 판매건이 많았고, 가구, 전자제품은 매출 상위 20%에 해당하는 판매건이 많았습니다.
  • “수량”을 보면, 판매 수량이 1~3.65일 때 매출이 하위 20%에 해당하는 경우가 많았으며 3.65 이상의 판매 수량은 매출 상위 20%에 해당하는 경우가 많았습니다.
  • “할인율”은 5% 이하, 54% 이상으로 판매했을 때 매출 하위 20%였으며, 5%~54% 사이로 판매했을 때 상위 20%에 해당했음을 알 수 있습니다.

  

4. 응용

• 필터를 걸어 특정 제품의 판매건 등 원하는 조건만 확인해 봐요!

  

• 그룹 조건에 제한이 없어요! 세세하게, 혹은 서로 다른 기준/레벨의 그룹도 원하는대로 확인해 보세요!

  

<aside>

😊 가지고 있는 데이터로도 분석해 보세요!

</aside>

<aside>

👉 바로 HEARTCOUNT 사용해 보기

</aside>