2.3. 날짜 및 경과에 따른 인사이트 도출 방법

 

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날짜와 시간은 데이터가 생성된 시점에 불과하기도 하지만, 거의 모든 데이터는 시간에 구애받기 때문에 분석할 때 날짜/시간이 가지는 속성을 활용하면 다양한 인사이트를 도출할 수 있다.
 
특히 기업은 매출과 재고 등에 밀접하기 때문에 날짜에 대한 분석은 필수적이다. 아래 날짜/시간이 가지는 속성과 이를 활용한 분석방법과 경과분석에 대한 방법을 알아보자.
 

4. 날짜/시간별 데이터 비교 

뉴스의 경제 또는 사회면에서는 최근 경기와 기업의 실적에 관해 얘기할 때 자주 쓰는 ‘작년 동기보다 증가’ 또는 ‘지난달에 이어 상승’과 같은 문구를 자주 사용한다. 날짜/시간별 비교는 흔히 사용하는 방법이지만, 정확한 활용을 위해선 날짜와 시간이 가지는 속성 3가지를 알아둘 필요가 있다.
 

구분	분류 예시	분석 방법
자연 현상	계절, 밤/낮, 일출/일몰 등	데이터를 계절 등으로 분류한 후 이에 따라 변화하는지 추론
주기성 (자연 현상)	농산물 출하, 추수감사절 등	자연 현상에 영향을 받는 산업 및 문화에 따라 분류한 후 영향도를 추론
주기성 (비 자연 현상)	요일, 국경일 등	자연 현상과는 무관하지만,  종교 등에 따라 반복되는 패턴을 고려하여 분류하거나 추론
연속성	최근 ○개월	시간의 변화에 따른 영향도를 고려해  같은 기간을 자른 후 추세 등을 비교
속성 결합	전년 동기	자연 현상, 반복 패턴, 연속성을 고려하여 같은 시기의 시장 변화,  또는 이를 배제한 기업 활동 등을 분석

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5. 경과 분석(빈티지 차트) 

빈티지는 포도 수확 연도를 의미하는 프랑스의 고어 방다주(Vendage)에서 유래한 용어로 포도는 와인을 선택하는 데 굉장히 중요한 척도이기 때문에 매년 수확 연도와 지역을 분류한 후 점수를 매겨서 차트로 관리하고 있다.

아래는 2022년 기준 와인 빈티지 차트로 연도 및 지역별 점수와 피크가 지나간 것과 마실 수 없는 것을 색으로 구분하고 있다.

 

와인 빈티지 차트(출처 : winemag.com)

 
좋은 포도라도 오래되면서 변화한 것을 표시하는 빈티지 차트 관리 방식은 여러 분야에서 특정 상품이나 세그먼트가 시간이 지나면서 달라지는 것을 시각화하고 분석하는 방법으로 쓰이고 있다.

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