1. 질문: 셀러에게 주문량이 많으면 고객에게 배송하는 데 시간이 더 걸릴 수 있을까?
가설: 셀러의 주문량이 많아지면, 각 주문을 처리하고 배송하는 데 시간이 더 걸릴 가능성이 있음.
근거:
• 처리 용량 초과, 재고 관리 문제, 물류 지연, 우선순위 조정 등의 요인.
• 이 가설을 검증하려면 주문량(total_orders)과 배송 시간(delivery_time) 간의 상관관계를 분석하고 비교.
결론: 데이터 분석을 통해 이 가설의 타당성을 확인할 필요가 있으며, 소규모 셀러나 특정 상황에서 영향이 클 가능성이 있음.
기준: 일단위
2. 질문: 배송 제한 시간 준수 여부를 나타내는 컬럼을 만들면 배송 시간 예측에 도움이 될까?
가설: 배송 제한 시간 준수 여부(0/1)를 나타내는 컬럼은 배송 시간 예측에 유용한 변수로 작용할 수 있음.
근거:
• 셀러의 배송 신뢰성(제시간 배송 여부)을 명확히 측정 가능.
• 이 컬럼은 예측 모델에서 지연 경향성을 학습하고 정확도를 높이는 데 도움.
• 다른 변수와의 상관관계를 분석해 주요 요인을 식별 가능.
- 데이터 들여다 보기
가설: 날씨에 따라 배송일이 길어질 수도 있을까?
이 가설은 날씨 정보가 배송 시간에 영향을 줄 수 있다는 가정을 기반으로 합니다. 특정 날씨(예: 폭우, 폭풍, 높은 온도)가 물류와 배송 과정에서 지연을 발생시킬 가능성이 있다는 점에서 타당성이 있습니다.
접근 방법 및 데이터 처리
1. 날씨 데이터 수집:
• 오픈 API를 통해 브라질의 특정 기간에 대한 날씨 데이터를 수집.
• 주요 정보: 날짜, 지역, 기상 상태(예: 맑음, 비, 폭풍), 온도, 습도 등.
• API 예시: OpenWeatherMap, WeatherStack.
2. 날짜 기준으로 조인:
• 배송 데이터(주문 날짜, 배송 시작 날짜, 배송 완료 날짜)와 날씨 데이터를 날짜를 기준으로 조인.
• 지역별 날씨 데이터를 추가하려면 셀러나 고객의 위치 정보도 활용.
3. 기상 상태별 컬럼 추가:
• 날씨 정보를 바탕으로 새로운 컬럼 추가:
• 예: weather_condition (맑음, 비, 폭풍 등), temperature_range (온도 구간화).
• 예시:
date region weather_condition temperature_range
2023-01-01 São Paulo Rain 20-25°C
2023-01-02 Rio Clear 25-30°C
날씨 정보가 예측 모델에 미치는 영향
• 유용성:
• 특정 기상 상태(예: 폭우나 폭풍)가 배송 시간을 길게 만드는 패턴을 모델이 학습할 수 있음.
• 예측의 정확도가 높아지고, 기상 요인을 반영한 개선된 물류 전략 수립 가능.
• 데이터에서 확인할 수 있는 패턴:
• 비나 폭풍 같은 기상 상태일 때 배송 지연이 더 빈번하게 발생하는지 분석 가능.
• 특정 온도(예: 고온 또는 저온)에서 배송 속도가 느려지는지 확인 가능.
결론: late_delivery_flag와 같은 이진 변수를 추가하면, 배송 시간 예측 모델의 성능을 개선하는 데 기여할 가능성이 큼