판매 실적 데이터를 분석하여 인사이트 도출하기
이번 수업에서는 판매 실적 데이터를 바탕으로 간단한 매출 분석
을 진행하고, 분석을 통해 얻은 정량적 인사이트를 보고서에 추가해 보겠습니다.
인사이트 분석 코드는 어떻게 동작할까요?
실습 코드는 다음과 같이 6단계로 동작합니다.
1. 데이터 분석을 위한 변수 초기화
변수 초기화
total_sales_by_product = {'카메라': 0, '컴퓨터': 0, '스마트폰': 0}
highest_monthly_sales = 0
best_selling_product = ""
-
total_sales_by_product
: 각 제품의 총 매출을 저장하기 위한 딕셔너리입니다. 처음에는 모두 0으로 시작합니다. -
highest_monthly_sales
: 가장 높은 매출을 기록한 월의 매출을 저장합니다. -
best_selling_product
: 가장 많이 팔린 제품을 저장하는 변수입니다.
2. 엑셀 데이터를 읽고 표에 추가
엑셀 데이터 추가 및 표 생성
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
month, product, sales, price, revenue = row
-
sheet.iter_rows
: 엑셀 시트의 데이터를 한 줄씩 읽어옵니다.min_row=2
는 첫 번째 줄(열 제목)을 건너뛰고, 데이터만 가져오겠다는 의미입니다. -
values_only=True
: 셀의 값을 가져오도록 설정한 것입니다.
표 생성
row_cells = table.add_row().cells
- 새로운 행(row)을 표에 추가합니다.
표에 데이터 추가
row_cells[0].text = str(month)
row_cells[1].text = product
row_cells[2].text = str(sales)
row_cells[3].text = str(price)
row_cells[4].text = str(revenue)
- 각 셀에 데이터를 추가합니다. 숫자 데이터를 문자열로 변환하여 텍스트로 넣습니다.
3. 제품별 총 매출 계산 및 최고 매출 제품 찾기
제품별 총 매출 계산
total_sales_by_product[product] += revenue
total_sales_by_product[product] += revenue
: 각 제품의 매출을 누적해서 계산합니다.
최고 매출 제품 찾기
if revenue > highest_monthly_sales:
highest_monthly_sales = revenue
best_selling_product = product
- 매출이 지금까지의 최고 매출보다 크면, 최고 매출과 그 제품을 업데이트합니다.
4. 매출 분석 결과 추가
매출 분석 결과 추가
doc.add_heading('매출 분석 및 인사이트', level=1)
- 문서에 "매출 분석 및 인사이트"라는 소제목을 추가합니다.
5. 제품별 총 매출 요약
제품별 총 매출 요약
for product, total_sales in total_sales_by_product.items():
doc.add_paragraph(f"{product}의 1분기 총 매출: {total_sales:,}원")
doc.add_paragraph
: 문서에 각 제품의 1분기 총 매출을 텍스트로 추가합니다.
6. 최고 판매 제품 추가
doc.add_paragraph(f"가장 많이 팔린 제품: {best_selling_product} (월 매출: {highest_monthly_sales:,}원)")
- 가장 많이 팔린 제품과 해당 월의 매출을 문서에 추가합니다.
매출 분석 및 인사이트
-
카메라의 1분기 총 매출: 65,400,000원
-
컴퓨터의 1분기 총 매출: 120,250,000원
-
스마트폰의 1분기 총 매출: 242,500,000원
가장 많이 팔린 제품: 스마트폰 (월 매출: 90,000,000원)
지금까지 엑셀 데이터를 분석하고, 파이썬 코드를 활용해 docx
형식의 보고서에 표와 인사이트를 추가하는 방법을 배웠습니다.
더 많은 인사이트를 도출하고 싶다면, 코드 에디터의 AI를 활용해 파이썬 코드를 더 발전시켜 보세요. :)
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