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1. 문제 정의하기 활동

ㅇㅇㅇ과 ㅇㅇㅇㅇㅇ은 ㅇㅇㅇㅇ과 같은 관계를 가질 것이다.

음의 상관관계 또는 관계없음, 양의 상관관계 모두 가능합니다.

예> 여름에는 수박이 많이 팔릴것이다.

검색어: 여름, 수박

발전> 여름에 어떤 연령이 수박에 관심이 많을까?

여름에 남자와 여자중 누가 수박을 더 많이 살까?

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1_데이터 수집 결과_데이터 수집 결과

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1_데이터 수집 결과_데이터 수집 결과

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검색어: 여름, 장마

남성데이터

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1_데이터수집결과_여성

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1_데이터수집결과_여성

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검색어: 여름, 장마

여성데이터

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1. 세균과 아스피린은 양의 상관관계를 가질 것이다.

세균에 감염되었거나 세균에 관심이 있는 사람은 항생제 중 가장 유명하고 널리 쓰이는 아스피린을 검색할 것이라고 생각했다.

검색어: 세균, 아스피린

2. 발전>세균, 아스피린에는 어떤 연령대가 관심이 많을까?

>세균, 아스피린에는 어떤 성별이 관심이 많을까?

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1. 문제 정의하기 활동

인공지능과 프로그래머는 양의 상관관계를 가질 것이다

예> 인공지능의 발전에 따라 기존의 프로그래머들과 인공지능에 따른 화제가 많아질 것이고 사람들은 프로그래머의 상황에 대해 알아보기 위해 프로그래머를 검색할 것이고 인공지능이 프로그래머를 어떻게 대체할 수 있는지를 보기 위해 검색어로 인공지능 또한 검색할 것이다

검색어: 인공지능, 프로그래머

발전> 프로그래밍, 인공지능 등의 화제에는 어느 연령층이 더 관심이 많을까

이러한 이과계열 화제가 일어났을때 남자와 여자중 누가 더 검색을 많이 해볼까?(=관심을 가질까?)

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1_데이터수집결과_엑셀데이터(여성)

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1_데이터수집결과_엑셀데이터(여성)

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1. 문제정의: 초콜릿과 편지지는 양의 상관관계를 가질 것이다.

발렌타인데이때 초콜릿을 주며 편지도 같이 써서 줄 것이라고 생각했다. (결과: 관계 없음. -> 발렌타인데이때는 초콜릿만 주고 편지는 잘 쓰지 않는 것을 알 수 있다. )

2. 발전: 여자와 남자 중 누가 초콜릿과 편지지를 더 많이 구매할까?

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1.핫팩과 패딩은양의 상관관계를 가질 것

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1.핫팩과 패딩은양의 상관관계를 가질 것이다

겨울에는 추워서 핫팩을 많이 사서 검색결과도 많을 것이다.겨울에는 추워서 패딩을 많이 입으므로 패딩의 검색결과량이 많을 것이다.

겨울에 남자와 여자중 누가더 패딩과 핫팩을 더 많이 살까?

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1_데이터수집결과_엑셀데이터(남성)

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1_데이터수집결과_엑셀데이터(남성)

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1. 데이터 수집 결과_ 여자

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1. 데이터 수집 결과_ 여자

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1. 데이터 수집 결과_남자

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1. 데이터 수집 결과_남자

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자동화 수준과 품질 일관성은 양의 상관관

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자동화 수준과 품질 일관성은 양의 상관관계를 가질 것이다

예) 샤프을 생산할때 자동화 되는 영역이 많을수록 샤프 품질의 일관성이 증가 할것이다.

검색어: 자동화, 품질 일관성

발전> 샤프와 품질은 어떠한 상관성을 가질까?

검색어: 샤프, 품질

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검색어: 인공지능, 프로그래머

20대 데이터

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검색어: 인공지능, 프로그래머

30대 데이터

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검색어: 인공지능, 프로그래머

40대 데이터

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라면과 물은 양의 상관관계

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1. 라면과 물은 양의 상관관계를 가질 것이다.

라면을 많이 끓여 먹을수록 조리와 설거지를 위해 물을 더 많이 사용하게 될 것이다.

2. 어떤 성별이 더욱 라면을 많이 먹을까?

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검색어: 인공지능, 프로그래머

50대 데이터

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에어컨과 선풍기 수요는 상관관계를 가질 

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에어컨과 선풍기 수요는 상관관계를 가질 것이다. 여름에는 더워서 선풍기를 많이 작동시키고 주문하기 때문에 검색결과도 많을 것이다. 여름에는 더워서 에어컨을 많이 작동시키므로 검색결과량이 많을 것이다. 여름에 남자와 여자 중에서 누가 에어컨과 선풍기를 더 많이 살까?

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검색어: 인공지능, 프로그래머

10대 데이터

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농구와 축구는 관계가 없다.

# data[].attributes.body
농구와 축구는 관계가 없다.

농구와 축구는 둘중 하나의 검색량이 증가할때 다른 하나의 검색량이 감소하는 경향이 있긴하지만 큰 관계가 있는것 같진않다.

축구와 농구는 보통 10대에서 30대까지의 연령이 관심이 많을것이다.

축구와 농구는 여자보단 남자가 더 관심을 가질것이다

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여름과 수박은 관계가 없다

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검색어: 인공지능, 프로그래머

여성 데이터

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천문학과 물리학은 비슷한 학문이기에 검색할 때 같이 검색할 확률이 높아 천문학의 검색량이 높아지면 물리학 또한 높아질 것이다. 그렇다면 남자와 여자중 누가 더 물리학에 관심이 많을까?

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천문학과 물리학의 상관관계

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검색어: 인공지능, 프로그래머

남성 데이터

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2. 데이터_수집결과_엑셀데이터(여성)

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2. 데이터_수집결과_엑셀데이터(여성)

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2.데이터_수집결과_엑셀데이터(남성)

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2.데이터_수집결과_엑셀데이터(남성)

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1.아이스크림과 날씨의 온도는 양의 상괸

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1.아이스크림과 날씨의 온도는 양의 상괸관계를 가질 것이다.

날씨가 더울수록 아이스크림이 많이 팔릴 것이다.

2.발전>더울 때 어는 어떤 연령이 아이스크림에 관심이 많을까?

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30대

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20대

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2_데이터분석결과(차트, 상관계수)

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2_데이터분석결과(차트, 상관계수)

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여름과 장마의 상관계수는 0.57

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진관고 수업용.xlsx의 사본

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3.데이터_분석결과(차트,상관계수)[여자]

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3.데이터_분석결과(차트,상관계수)[여자]

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여자 데이터

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20218서원준(인공지능과 프로그래머와의 상관관계)

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2_데이터 분석 결과(차트, 상관계수) 여성

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2_데이터 분석 결과(차트, 상관계수) 여성

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2_데이터 분석 결과(차트, 상관계수) 남성

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2_데이터 분석 결과(차트, 상관계수) 남성

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3.데이터_분석결과(차트,상관계수)[남자]

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3.데이터_분석결과(차트,상관계수)[남자]

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남자 데이터

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축구와 배구는 양의 상관관계를 가질 것이다.

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축구와 배구는 양의 상관관계를 가질 것이다.

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남학생은 활동적인 운동을 선호해서 축구에 관심이 많을 것이고, 여학생은 팀워크 중심의 운동을 선호해서 배구에 관심이 많을 것이다.

그래서 축구와 배구는 성별에 따라 관심도에 차이가 생겨 검색량이 다르게 나타날 것이다.

겨울에 남자와 여자 중 누가 축구와 배구에 더 관심이 많을까?

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2_데이터분석결과(차트,상관계수)여성

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2_데이터분석결과(차트,상관계수)여성

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10대

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20대

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30대

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2_데이터 분석 결과(차트,상관계수)남성

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2_데이터 분석 결과(차트,상관계수)남성

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카페와 커피는 상관 관계를 가질 것이다.

카페에서 다른 음료도 팔지만 커피를 많이 팔기 때문에 검색 결과가 많을 것이다. 카페에서 남자와 여자 중 커피를 누가 더 많이 살까?

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3_구글 AI스튜디오 분석 내용 작성

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3_구글 AI스튜디오 분석 내용 작성

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데이터 분석

1. 계절적 특성 (Seasonality)

복숭아와 수박: 두 과일 모두 검색량이 여름(6월~8월)에 집중적으로 급증하고, 가을과 겨울로 가면서 급격히 감소하는 뚜렷한 계절성을 보입니다. 이는 두 과일이 대표적인 여름 제철 과일임을 명확하게 보여줍니다.

'복숭아'는 2024년 7월 8일에 검색량 100으로 최대치를 기록하며, 7월과 8월에 가장 높은 관심을 받습니다.

'수박'은 6월 초부터 높은 검색량을 보이며 여름의 시작을 알리는 과일로 보입니다. 이후 7월까지 높은 수준을 유지하다가 복숭아보다 먼저 관심도가 줄어드는 경향을 보입니다.

2. 검색량 최고점 및 최저점

최고점: '복숭아'는 7월 초, '수박'은 6월 말~7월 초에 검색량이 가장 높습니다. 이는 두 과일의 실제 출하 및 소비 시기와 일치합니다.

최저점: 두 과일 모두 늦가을부터 겨울을 거쳐 초봄(11월~3월)까지 검색량이 매우 낮은 수준에 머뭅니다.

3. 기타 키워드 ('다른과일', '또과일')

'다른과일'과 '또과일'은 '복숭아', '수박'에 비해 검색량이 현저히 낮고, 계절에 따른 큰 변화 없이 비교적 일정한 패턴을 보입니다. 이는 사용자들이 '다른 과일'과 같은 포괄적인 키워드보다는 '복숭아', '수박'처럼 특정 과일명을 직접 검색하는 경향이 강하다는 것을 의미합니다.

상관관계 분석 (Correlation Coefficient)

자료에 제시된 '복숭아'와 '수박'의 상관계수는 0.86068입니다.

상관계수 해석: 상관계수는 -1부터 1까지의 값을 가지며, 1에 가까울수록 두 변수가 함께 움직이는 경향(양의 상관관계)이 강하다는 의미입니다.

분석: 0.86은 매우 높은 양의 상관관계입니다. 이는 '복숭아'에 대한 검색량이 증가할 때 '수박'에 대한 검색량도 함께 증가하는 경향이 매우 강하다는 것을 뜻합니다.

이유: 두 과일 모두 '여름 제철 과일'이라는 공통된 요인의 영향을 받기 때문입니다. 즉, 날씨가 더워지면 사람들이 자연스럽게 두 과일을 함께 찾게 되므로 검색량 패턴이 유사하게 나타나는 것입니다. 이는 한 과일의 인기가 다른 과일의 인기를 유발한다기보다는, '여름'이라는 제3의 요인이 두 변수 모두에 영향을 미치는 것으로 해석하는 것이 타당합니다.

결론

자료 분석을 통해 다음과 같은 결론을 도출할 수 있습니다.

1. 소비 트렌드는 계절성을 강하게 따른다: '복숭아'와 '수박'의 검색량 데이터는 소비자의 관심사가 과일의 제철 시기와 매우 밀접하게 연관되어 있음을 명확히 보여줍니다. 기업은 이를 활용해 제철 시즌에 맞춰 마케팅 및 공급 전략을 집중할 수 있습니다.

2. 여름 과일 시장 내 미묘한 시점 차이 존재: 두 과일 모두 여름에 인기가 있지만, '수박'은 초여름부터, '복숭아'는 한여름에 인기가 절정에 달합니다. 이는 소비자들이 인식하는 각 과일의 '가장 맛있는 시기' 또는 '대표성'에 차이가 있음을 시사하며, 시차를 둔 프로모션 전략 수립에 활용될 수 있습니다.

3. 소비자는 구체적인 키워드로 검색한다: '다른과일' 같은 일반적인 키워드보다 '복숭아' 같은 구체적인 상품명 키워드의 검색량이 압도적으로 높습니다. 이는 온라인 마케팅 및 SEO(검색 엔진 최적화) 전략 수립 시, 소비자가 직접 검색할 만한 구체적이고 명확한 키워드를 타겟팅하는 것이 훨씬 효과적이라는 점을 보여줍니다.

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구글 AI 스튜디오 분석 내용 작성

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구글 AI 스튜디오 분석 내용 작성

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1. 자료 분석

해당 자료는 2025년 5월 1일부터 5월 30일까지 '농구'와 '축구'에 대한 일별 검색량 추이를 나타냅니다. 검색량은 특정 기간 내 최다 검색량을 100으로 설정하고 나머지를 상대적인 값으로 표현한 것입니다.

'농구' 키워드 트렌드

전반적 추이: 5월 중순에 검색량이 급증했다가 월말로 가면서 다시 낮아지는 패턴을 보입니다.

최고점: 5월 17일 (67.85)에 가장 높은 검색량을 기록했습니다. 이날 농구와 관련된 매우 중요한 경기(예: KBL 챔피언결정전 최종일)나 큰 이슈가 있었을 것으로 추정됩니다.

최저점: 5월 25일 (4.87)로, 특별한 이벤트가 없는 시기에는 관심도가 낮게 유지됩니다.

'축구' 키워드 트렌드

전반적 추이: 월 전반에 걸쳐 꾸준한 검색량을 보이다가 특정일에 폭발적으로 급증하는 모습을 보입니다.

최고점: 5월 22일 (100.00)에 압도적인 최고치를 기록했습니다. 이는 분석 기간 전체의 기준점이 되는 날로, 국가대표 A매치, K리그의 중요한 더비 매치, 혹은 UEFA 챔피언스리그 결승과 같은 대형 축구 이벤트가 있었을 가능성이 매우 높습니다.

비교: '농구'의 최고치(67.85)보다 '축구'의 최고치(100)가 훨씬 높으며, 평상시 검색량도 전반적으로 '축구'가 더 높은 경향을 보입니다.

2. 상관계수 분석

자료에 명시된 두 키워드의 상관계수는 -0.1972975773 입니다.

의미: 상관계수는 -1에서 +1 사이의 값을 가지며, 두 변수 간의 선형 관계를 나타냅니다.

+1에 가까울수록: 하나가 증가하면 다른 하나도 증가하는 강한 양의 관계 (정비례)

-1에 가까울수록: 하나가 증가하면 다른 하나는 감소하는 강한 음의 관계 (반비례)

0에 가까울수록: 두 변수 간에 뚜렷한 선형 관계가 없음 (독립적)

해석: -0.197이라는 값은 0에 매우 가까운 약한 음의 상관관계를 의미합니다. 즉, '농구' 검색량이 오를 때 '축구' 검색량이 약간 감소하는 경향이 있을 수는 있지만, 그 관계가 매우 미미하여 통계적으로 큰 의미를 부여하기 어렵습니다. 결론적으로 두 키워드의 검색 트렌드는 서로에게 거의 영향을 주지 않고 독립적으로 움직인다고 해석하는 것이 타당합니다. 이는 각 스포츠의 팬층이나 주요 경기 일정이 서로 겹치지 않기 때문일 수 있습니다.

3. 결론 (3가지)

1. 스포츠 검색량은 '이벤트'에 의해 좌우된다: '농구'는 5월 17일, '축구'는 5월 22일에 검색량이 폭증했습니다. 이는 두 스포츠 모두 평상시 관심도보다 특정 경기나 이슈(결승전, 국가대표 경기 등)가 발생했을 때 대중의 관심이 집중된다는 것을 명확히 보여줍니다.

2. 전반적인 관심도는 '축구'가 더 높다: '축구'는 최고 검색량(100)이 '농구'(67.85)보다 높을 뿐만 아니라, 대부분의 날짜에서 '농구'보다 높은 검색량 수치를 유지하고 있습니다. 이는 국내 대중 스포츠로서 '축구'의 기반이 더 넓다는 것을 시사합니다.

3. '농구'와 '축구'는 대체재가 아닌 개별 관심사이다: 상관계수가 -0.197로 매우 낮게 나타난 것은 두 스포츠의 관심도가 서로 큰 영향을 주지 않음을 의미합니다. 즉, 농구 시즌이라고 해서 축구에 대한 관심이 눈에 띄게 줄어들거나, 그 반대의 현상이 나타나지 않습니다. 각 스포츠는 고유의 팬과 이벤트 주기에 따라 독립적인 관심도 추이를 보입니다.

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3_구글 AI스튜디오 분석 내용 작성

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3_구글 AI스튜디오 분석 내용 작성

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핫팩, 패딩 검색 트렌드 분석 (중년 여성)

제공해주신 데이터를 바탕으로 '핫팩'과 '패딩' 키워드에 대한 30~44세 여성의 검색 트렌드를 심층 분석하고, 결론 및 Python 코드를 제공해 드립니다.

1. 데이터 분석

주요 특징

분석 대상: 3034, 3539, 40~44세 여성 그룹

분석 기간: 2024년 6월 8일 ~ 2025년 6월 8일 (1년간)

핵심 키워드: 핫팩, 패딩

데이터 성격: 네이버 검색량을 기준으로, 기간 내 최다 검색량을 100으로 설정한 상대적 수치입니다. '패딩' 키워드가 2024년 11월 18일에 100을 기록하며 기준점이 되었습니다.

트렌드 분석

1. 계절성 (Seasonality)

패딩: 8월 말부터 검색량이 서서히 증가하기 시작해 9월에 본격적으로 상승세를 탑니다. 11월 중순에 첫 번째 정점(100.00)을 찍고, 11월 말에 두 번째 정점을 기록하며, 1월까지 높은 검색량을 유지하다 2월부터 급격히 감소합니다. 이는 날씨가 추워지기 전 의류를 미리 준비하려는 소비 패턴을 보여줍니다.

핫팩: 패딩보다 한발 늦은 9월 말부터 검색량이 상승하기 시작합니다. 10월부터 급증하여 패딩과 마찬가지로 11월 말 ~ 12월 초에 최고조에 달합니다. 핫팩은 의류처럼 미리 준비하기보다, 실제 추위가 닥쳤을 때 즉각적으로 구매하는 소비재의 특성을 보입니다.

2. 검색량 비교

전반적으로 '패딩'의 검색량이 '핫팩'보다 월등히 높습니다. 이는 패딩이 핫팩보다 상대적으로 고관여, 고가 상품이며 구매 전 더 많은 정보 탐색(디자인, 가격, 브랜드 비교 등)이 필요하기 때문으로 해석됩니다.

가장 추운 시기인 11월~12월에는 두 키워드의 검색량 격차가 줄어들지만, 여전히 패딩이 우위를 점합니다.

3. 주요 급등 시점

두 키워드 모두 10월 초, 10월 말, 11월 중순, 11월 말 등 특정 시점에 검색량이 동반 급등하는 패턴을 보입니다. 이는 갑작스러운 기온 하강(cold snap)이나 초겨울 추위 예보 등 날씨 변화에 민감하게 반응하는 것을 의미합니다.

특히 2024년 11월 18일(패딩 100)과 11월 27일(핫팩 74.55, 패딩 96.47)에 검색량이 폭발적으로 증가한 것은 이 시기에 강력한 추위가 있었음을 시사합니다.

2. 상관계수 분석

상관계수(Correlation Coefficient)는 두 변수 간의 선형적 관계를 나타내는 지표로, +1에 가까울수록 강한 양의 상관관계, -1에 가까울수록 강한 음의 상관관계를 의미합니다.

핫팩과 패딩의 상관계수: 약 0.95

분석:

상관계수 0.95는 매우 강한 양의 상관관계를 의미합니다.

이는 '핫팩'의 검색량이 증가할 때 '패딩'의 검색량도 거의 비례하여 증가하고, 반대로 감소할 때 함께 감소하는 경향이 매우 뚜렷하다는 것을 뜻합니다.

두 키워드의 검색 트렌드는 '추운 날씨'라는 공통된 외부 요인에 의해 거의 동일하게 움직인다고 볼 수 있습니다.

3. 결론 및 인사이트 (3가지 이상)

1. 마케팅 시점의 차별화 전략이 필요하다.

'패딩'과 같은 겨울 의류는 8월 말~9월 초부터 사전 마케팅을 시작하여 소비자의 선점 수요를 공략해야 효과적입니다.

'핫팩'은 실제 추위가 시작되는 9월 말~10월 초에 마케팅을 집중하고, 특히 기온이 급강하하는 시점에 맞춰 광고 예산을 증액하는 '날씨 연동 마케팅'이 높은 효율을 보일 것입니다.

2. 교차 판매(Cross-selling) 및 연관 프로모션의 기회가 크다.

상관계수가 0.95에 달할 정도로 두 상품의 관심 시기가 겹치므로, 강력한 시너지를 낼 수 있습니다.

(예시) 온라인 패션몰에서 패딩 구매 고객에게 핫팩 증정 이벤트를 진행하거나, "이 상품과 함께 많이 구매했어요" 섹션에 핫팩을 노출하면 추가 매출을 기대할 수 있습니다. 반대로, 핫팩 대량 구매 고객에게 겨울 의류 할인 쿠폰을 제공하는 것도 효과적입니다.

3. '패딩'은 트래픽 유입의 핵심, '핫팩'은 즉각적 수요의 상징이다.

'패딩'은 압도적으로 높은 검색량을 보이므로, 겨울 시즌 온라인 스토어의 메인 트래픽을 유도하는 대표 키워드로 활용해야 합니다.

'핫팩'은 상대적으로 검색량은 적지만 구매 전환율이 높을 수 있는 '목적성 구매' 키워드입니다. 패딩 검색으로 유입된 고객에게 핫팩을 효과적으로 노출하여 객단가를 높이는 전략이 유효합니다.

4. 타겟 고객(30-44세 여성)은 실용성과 시즌 준비에 민감하다.

이 연령대는 본격적인 추위가 오기 전에 가족의 겨울나기를 미리 준비하는 경향(패딩 선구매)과 동시에, 실제 필요할 때 실용적인 방한용품(핫팩)을 즉각적으로 찾는 특성을 모두 보입니다. 따라서 이들을 타겟으로 할 때는 '얼리버드 할인'과 '긴급/반짝 세일'을 시기에 맞춰 적절히 구사하는 것이 중요합니다.

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3_구글 ai스튜디오 분석 내용 작성

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3_구글 ai스튜디오 분석 내용 작성

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데이터 분석

제공된 자료는 2025년 2월 1일부터 28일까지 남성을 대상으로 네이버에서 '초콜릿'과 '편지지' 키워드의 검색량 변화를 나타낸 데이터입니다. 검색량은 특정 기간 내 최다 검색량을 100으로 설정한 상대적인 수치입니다.

1. 키워드별 검색 트렌드 분석

초콜릿 (Chocolate):

2월 초(1일~9일)에는 검색량이 8.95에서 시작하여 22.56까지 점진적으로 상승하는 추세를 보입니다.

2월 10일부터 14일까지 폭발적으로 증가합니다. 특히 밸런타인데이 당일인 2월 14일에 검색량 100.00으로 최고점을 기록합니다.

밸런타인데이 직후인 2월 15일에는 검색량이 23.77로 급락하며, 이후 월말까지 낮은 수준(7~15 사이)을 유지합니다.

해석: 남성들의 '초콜릿' 검색은 밸런타인데이라는 특정 이벤트와 매우 강력한 연관성을 가집니다. 선물 준비를 위해 밸런타인데이가 임박했을 때 관심이 집중되고, 이벤트가 끝나면 관심도 빠르게 식는 패턴을 보입니다.

편지지 (Letter Paper):

'편지지'의 검색량은 '초콜릿'에 비해 전체적으로 매우 낮고, 변화 폭도 작습니다. (최저 1.75 ~ 최고 4.31)

'초콜릿'처럼 밸런타인데이에 맞춰 폭발적으로 증가하는 뚜렷한 피크는 관찰되지 않습니다.

검색량이 월 전반에 걸쳐 비교적 고르게 분포되어 있으며, 특정일에 급증하는 패턴보다는 소소한 등락을 반복합니다.

해석: 남성들은 밸런타인데이 선물로 초콜릿을 직접 검색하는 경향은 강하지만, 편지지를 함께 준비하기 위해 검색하는 경향은 상대적으로 매우 약합니다. '편지지'는 밸런타인데이뿐만 아니라 다른 개인적인 용도(생일, 기념일 등)로 꾸준히 검색될 수 있음을 시사합니다.

2. 상관계수 분석

상관계수: 0.16466

상관계수는 -1부터 1까지의 값을 가지며, 1에 가까울수록 강한 양의 상관관계, -1에 가까울수록 강한 음의 상관관계, 0에 가까울수록 상관관계가 없음을 의미합니다.

제시된 상관계수 0.16466은 0에 매우 가까운 값으로, 통계적으로 '거의 상관관계가 없다' 또는 '매우 약한 양의 상관관계'로 해석할 수 있습니다.

분석: 이는 '초콜릿' 검색량이 증가할 때 '편지지' 검색량도 같이 증가하는 경향이 거의 없다는 것을 수치적으로 증명합니다. 두 키워드 모두 '선물'이라는 공통분모가 있을 수 있지만, 남성 소비자의 검색 행동 패턴은 독립적으로 움직인다는 의미입니다. 특히 '초콜릿'의 검색량 폭증이 '편지지' 검색량에 거의 영향을 미치지 못했습니다.

분석을 통해 얻을 수 있는 결론 (3가지 이상)

1. 남성 대상 밸런타인데이 마케팅은 '초콜릿'에 집중해야 한다.

데이터는 남성들이 밸런타인데이를 앞두고 '초콜릿'을 매우 적극적으로 검색한다는 것을 명확히 보여줍니다. 따라서 초콜릿 관련 기업은 2월 초부터 광고/프로모션을 시작하여 밸런타인데이 직전에 마케팅 예산을 집중하는 전략이 매우 효과적일 것입니다. 반면 '편지지'는 밸런타인데이 특수 상품으로 마케팅하기에는 매력도가 낮습니다.

2. '초콜릿'과 '편지지'는 남성 소비자에게 세트 상품으로 인식되지 않는다.

낮은 상관관계(0.16)는 남성들이 초콜릿을 구매할 때 편지지를 필수적인 연관 상품으로 고려하지 않음을 시사합니다. 따라서 온라인 쇼핑몰 등에서 '초콜릿+편지지' 묶음 상품을 기획하거나, 초콜릿 구매 시 편지지를 추천하는 교차 판매(Cross-selling) 전략은 큰 효과를 기대하기 어렵습니다. 차라리 '초콜릿+다른 선물(향수, 지갑 등)' 조합이 더 나은 반응을 얻을 수 있습니다.

3. 마케팅 타이밍 전략: '라스트미닛(Last-minute)' 수요를 공략해야 한다.

'초콜릿' 검색량은 밸런타인데이 바로 전 34일(2/112/14)에 최고조에 달합니다. 이는 많은 남성이 선물을 미리 준비하기보다 임박해서 구매하는 '막바지 쇼핑' 패턴을 보인다는 증거입니다. 따라서 이 시기에 '빠른 배송', '오늘 출발' 등의 문구를 활용한 소셜 미디어 및 검색 광고를 집행하면 구매 전환율을 극대화할 수 있습니다.

4. '편지지'는 특정 시즌이 아닌 꾸준한 수요가 있는 상품이다.

'편지지'는 밸런타인데이 시즌에 큰 영향을 받지 않으므로, 시즌성 마케팅보다는 연중 꾸준히 진행하는 콘텐츠 마케팅(예: '손편지 쓰는 법', '기념일 편지 문구 추천')이나 다른 기념일(생일, 어버이날, 크리스마스 등)과 연계하는 것이 더 효과적인 전략이 될 수 있습니다.

# data[].attributes.body
데이터 분석 및 해석

제공된 데이터는 2024년 6월 8일부터 2025년 5월 18일까지 '아스피린'과 '세균'이라는 두 키워드에 대한 일일 검색량 추이를 나타냅니다. 이 데이터는 실제 검색 횟수가 아닌, 특정 기간 내 최대 검색량을 100으로 설정하고 다른 날짜의 검색량을 상대적인 값으로 표현한 것입니다.

1. 전반적인 트렌드 분석

변동성: 두 키워드 모두 일정한 상승 또는 하락 추세 없이, 단기적인 등락을 반복하는 높은 변동성을 보입니다. 이는 검색 관심도가 특정 뉴스, 계절적 요인, 건강 이슈 등 외부 이벤트에 민감하게 반응한다는 것을 의미합니다.

주간 패턴: 데이터를 자세히 살펴보면, 주말(토, 일)에는 검색량이 감소하고 주중(특히 월요일)에 다시 상승하는 경향이 뚜렷하게 나타납니다. 이는 일반적인 사용자의 생활 패턴(주중 정보 탐색, 주말 활동)이 반영된 결과로 보입니다.

최고/최저점:

세균: 2024년 8월 20일에 검색량 100으로 최대치를 기록했습니다. 이는 여름철 위생 문제나 식중독 관련 이슈가 있었을 가능성을 시사합니다.

아스피린: 2024년 10월 14일에 검색량 84.06으로 최대치를 기록했습니다. 이는 환절기나 독감 시즌이 시작될 무렵 감기, 발열 등 증상 완화에 대한 관심이 높아졌기 때문일 수 있습니다.

2. 상관계수 분석

데이터에 명시된 두 키워드 간의 상관계수는 0.6447입니다.

상관계수란?: 두 변수 간의 선형적인 관계가 얼마나 강한지를 나타내는 지표로, -1에서 +1 사이의 값을 가집니다.

+1에 가까울수록 강한 양의 상관관계 (하나가 증가하면 다른 하나도 증가)

-1에 가까울수록 강한 음의 상관관계 (하나가 증가하면 다른 하나는 감소)

0에 가까울수록 관계가 없음을 의미합니다.

해석:

0.6447은 상당히 강한 양의 상관관계를 의미합니다.

이는 '세균'에 대한 검색량이 증가할 때, '아스피린'에 대한 검색량도 함께 증가하는 경향이 뚜렷하다는 것을 보여줍니다.

추론: 사용자들이 '세균 감염'으로 인한 증상(예: 발열, 통증, 인후통)을 겪을 때, 그 해결책이나 증상 완화제로서 '아스피린'을 함께 검색하는 패턴이 존재한다고 강력하게 추측할 수 있습니다.

데이터 기반 핵심 결론 (3가지 이상)

1. '증상'과 '해결책'의 동반 검색 패턴: '세균'과 '아스피린' 검색량의 강한 양의 상관관계(0.6447)는 사용자들이 건강 문제에 직면했을 때, 원인(세균)과 해결책(아스피린)을 함께 탐색하는 뚜렷한 행동 패턴을 보여줍니다. 이는 두 키워드가 상호보완적인 관계에 있음을 시사합니다.

2. 계절적 요인에 따른 관심도 변화: '세균' 검색량은 여름철(8월)에, '아스피린' 검색량은 가을 환절기(10월)에 각각 최고치를 기록합니다. 이는 대중의 건강 관심사가 계절에 따라 변화함을 의미합니다. 여름에는 식중독 등 세균성 질환에, 가을/겨울에는 감기 및 독감 증상 완화에 더 큰 관심을 갖는 것으로 분석됩니다.

3. 주중(Weekdays) 중심의 정보 탐색: 두 키워드 모두 주말에 검색량이 감소하고 주중에 증가하는 일관된 주간 패턴을 보입니다. 이는 건강 정보 탐색과 같은 목적성 있는 검색 활동이 주로 업무나 학업이 이루어지는 주중에 활발하게 일어난다는 것을 나타냅니다.

4. 검색량은 이벤트에 민감하게 반응: 데이터는 꾸준한 트렌드보다 단기적인 급등락이 많습니다. 이는 관련 뉴스 보도(예: 특정 질병 유행, 의약품 관련 이슈)나 사회적 이벤트가 발생할 때마다 대중의 관심도가 즉각적으로 검색량에 반영되는 특성을 보여줍니다.

# data[].attributes.headline
인공지능스튜디오 분석내용 작성

# data[].attributes.subject
인공지능스튜디오 분석내용 작성

# data[].attributes.body
import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

import io

# --------------------------------------------------------------------------

# 1. 한글 폰트 설정 (코랩에서 그래프의 한글 깨짐 방지)

# --------------------------------------------------------------------------

# 먼저 나눔고딕 폰트를 설치합니다.

!sudo apt-get install -y fonts-nanum

!sudo fc-cache -fv

!rm ~/.cache/matplotlib -rf

# 런타임 다시 시작 후 아래 코드를 실행해야 폰트가 적용됩니다.

plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 마이너스 폰트 깨짐 방지

# --------------------------------------------------------------------------

# 2. 데이터 로드 및 전처리

# --------------------------------------------------------------------------

# 제공된 텍스트 데이터를 문자열로 저장

csv_data = """url,http://datalab.naver.com/keyword/trendResult.naver?hashKey=N_afa16456c0715b249f2506f32a2fafa8,,,,,,

주제,통검,,,,,,

범위,합계,,,,,,

기간,일간 : 2024-06-08 ~ 2025-06-08,,,,상관계수,천문학,물리학

성별,"전체(여성,남성)",,,,천문학,,0.3587459364

연령대,전체,,,,물리학,,

날짜,천문학,물리학,,,,,

2024-06-08,69.36,32.51

2024-06-09,59.63,40.37

2024-06-10,70.60,47.62

2024-06-11,61.49,48.03

2024-06-12,66.46,46.58

2024-06-13,73.08,39.34

2024-06-14,61.90,33.33

2024-06-15,55.49,34.78

2024-06-16,63.56,37.47

2024-06-17,63.56,49.07

2024-06-18,62.53,45.55

2024-06-19,71.01,44.10

2024-06-20,63.98,42.65

2024-06-21,55.28,30.85

2024-06-22,55.28,27.95

2024-06-23,51.76,34.16

2024-06-24,53.83,44.51

2024-06-25,63.98,39.96

2024-06-26,58.80,35.20

2024-06-27,62.73,36.65

2024-06-28,64.39,30.23

2024-06-29,52.38,27.54

2024-06-30,59.63,36.23

2025-06-07,38.92,33.54

"""

# 마지막 데이터 라인까지만 복사하여 사용 (생략된 데이터는 직접 추가해야 합니다)

# 지금은 제공된 데이터의 일부만으로 예시를 만듭니다.

# 실제 사용 시에는 제공된 파일 전체를 csv_data 변수에 붙여넣으세요.

# 실제 파일 전체를 사용하는 것을 가정하고 코드를 작성합니다.

# 위 csv_data 변수에 제공된 파일 전체 내용을 붙여넣어 주세요.

# --- START OF FILE datalab --- 부터 --- END OF FILE datalab --- 바로 위까지의 내용을 복사하면 됩니다.

# 문자열 데이터를 파일처럼 읽기 위해 io.StringIO 사용

# 불필요한 상단 7줄을 건너뛰고 데이터를 읽어옵니다.

df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_data), skiprows=7, usecols=[0, 1, 2], names=['날짜', '천문학', '물리학'])

# '날짜' 열을 datetime 형식으로 변환

df['날짜'] = pd.to_datetime(df['날짜'])

# '날짜' 열을 인덱스로 설정

df.set_index('날짜', inplace=True)

# 데이터 확인

print("--- 데이터 샘플 (상위 5개) ---")

print(df.head())

print("\n--- 데이터 정보 ---")

df.info()

# --------------------------------------------------------------------------

# 3. 데이터 시각화

# --------------------------------------------------------------------------

plt.style.use('seaborn-v0_8-whitegrid') # 보기 좋은 스타일 적용

fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 8))

# '천문학'과 '물리학' 검색 트렌드 그래프 그리기

ax.plot(df.index, df['천문학'], label='천문학', color='royalblue', linewidth=2)

ax.plot(df.index, df['물리학'], label='물리학', color='darkorange', linewidth=2, linestyle='--')

# 그래프 제목 및 축 레이블 설정

ax.set_title("'천문학' vs '물리학' 네이버 검색 트렌드 분석 (2024.06 ~ 2025.06)", fontsize=18, pad=20)

ax.set_xlabel("날짜", fontsize=12)

ax.set_ylabel("상대적 검색량", fontsize=12)

ax.legend(fontsize=12)

ax.grid(True, which='both', linestyle='--', linewidth=0.5)

# y축 범위를 0부터 시작하도록 설정하여 왜곡 방지

ax.set_ylim(0)

# 주요 이벤트 지점 표시 (예: 물리학 최대치)

max_physics_date = df['물리학'].idxmax()

max_physics_value = df['물리학'].max()

ax.annotate(f"물리학 검색량 최대치\n({max_physics_date.strftime('%Y-%m-%d')})",

xy=(max_physics_date, max_physics_value),

xytext=(max_physics_date, max_physics_value + 5),

arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05, width=1, headwidth=8),

fontsize=11,

fontweight='bold',

ha='center')

# 그래프 출력

plt.tight_layout()

plt.show()

# --------------------------------------------------------------------------

# 4. 월별 평균 검색량 분석 및 시각화 (추가 분석)

# --------------------------------------------------------------------------

# 월별 평균 데이터 계산

df_monthly = df.resample('M').mean()

# 월별 평균 트렌드 시각화

fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 7))

df_monthly.plot(kind='bar', ax=ax, width=0.8, color=['royalblue', 'darkorange'])

ax.set_title("월별 평균 검색량 비교: 천문학 vs 물리학", fontsize=16, pad=15)

ax.set_xlabel("월", fontsize=12)

ax.set_ylabel("평균 검색량", fontsize=12)

ax.tick_params(axis='x', rotation=45)

ax.legend(fontsize=12)

# x축 레이블을 '년-월' 형식으로 변경

ax.set_xticklabels([d.strftime('%Y-%m') for d in df_monthly.index])

plt.tight_layout()

plt.show()

# data[].attributes.body
분석 결론 (3가지)

1. '장마'는 예측과 대비를 위한 '목적성' 검색, '여름'은 일상적 '관심사' 검색이다.
'장마' 검색량은 실제 장마 기간과 예보에 따라 폭발적으로 증가하며, 다음 해 장마를 대비하는 예측적 검색 패턴을 뚜렷하게 보여줍니다. 이는 우산, 제습기 구매 등 구체적인 목적을 가진 검색이 많음을 시사합니다. 반면 '여름'은 검색량 변화가 완만하여, 패션, 휴가 등 여름과 관련된 전반적인 관심사를 반영하는 배경 검색의 성격이 강합니다.

2. 검색 데이터는 실제 계절 변화뿐만 아니라 사회적 이슈에도 민감하게 반응한다.
'여름' 키워드가 실제 계절과 무관한 2025년 2월에 급증한 것은, 검색 트렌드가 단순히 자연 현상만이 아닌 뉴스, 미디어, 마케팅 활동 등 외부 요인에 의해 크게 영향을 받을 수 있음을 보여주는 명백한 증거입니다. 데이터 분석 시 이러한 특이점을 파악하고 원인을 추론하는 것이 중요합니다.

3. 사용자(여성)는 여름철 불편함('장마')에 더 즉각적이고 집중적으로 반응한다.
'장마'의 검색량이 '여름'을 압도적으로 상회하는 것은, 여성 사용자들이 여름의 낭만이나 즐거움보다는 장마로 인한 습기, 비 등 현실적인 불편함을 해결하려는 정보 탐색에 더욱 적극적이라는 점을 보여줍니다. 이는 관련 상품(제습기, 레인부츠, 우산 등) 마케팅 시사점으로 활용될 수 있습니다.

# data[].attributes.headline
4.구글_AI스튜디오 분석 내용 작성(여자)

# data[].attributes.subject
4.구글_AI스튜디오 분석 내용 작성(여자)

# data[].attributes.body
'인공지능' vs '프로그래머' 데이터 차이점 중심 분석

분석 1: 관심의 '성격' 차이 - 전 국민적 이슈 vs. 특정 목적 집단의 탐색

[차이점]
'인공지능'의 검색량은 사회 전반의 흐름에 따라 급변하는 '이슈성' 또는 '트렌드성' 관심사를 반영하는 반면, '프로그래머'의 검색량은 진로, 이직, 학습 등 개인의 '목표 지향적' 동기에 따라 움직이는 꾸준한 관심사를 나타냅니다.

[데이터 근거]

'인공지능' 데이터: 최대값(100.00)과 최저값(10.31)의 차이가 매우 큽니다. 이는 특정 뉴스나 이벤트에 따라 전국민적인 관심이 쏠렸다가 빠르게 식는 패턴을 의미합니다. 검색 주체가 학생, 직장인, 주부, 연구자 등 매우 다양할 것으로 추정됩니다.

'프로그래머' 데이터: 대부분의 기간 동안 15~30 사이의 안정적인 수치를 유지합니다. 이는 프로그래머라는 직업 자체에 대해 꾸준히 정보를 찾는 특정 그룹(취업준비생, 이직 희망자, 전공 학생 등)이 존재함을 보여줍니다. 검색 주체가 'IT 분야 진출'이라는 명확한 목적을 가진 집단으로 한정될 가능성이 높습니다.

[결론]
'인공지능'은 '무엇(What)'에 대한 호기심이라면, '프로그래머'는 '어떻게(How)' 또는 '누가(Who)'에 대한 구체적인 탐색입니다. 따라서 '인공지능' 데이터는 사회적 트렌드의 강도를, '프로그래머' 데이터는 IT 직군에 대한 실질적인 관심 인구의 규모를 보여주는 지표로 해석할 수 있습니다.

분석 2: 관심의 '촉발 요인' 차이 - 외부적 이벤트 vs. 내부적/주기적 동기

[차이점]
'인공지능' 검색량의 급등은 예측하기 어려운 '외부적 대형 이벤트(External Event)'에 의해 촉발되는 경향이 강합니다. 반면, '프로그래머' 검색량의 증가는 채용 시즌, 방학 등 예측 가능한 '내부적/주기적 동기(Internal/Cyclical Motive)'와 더 깊은 관련이 있습니다.

[데이터 근거]

'인공지능' 급등 시점 (2024-07-09): 이 날짜에 '인공지능' 검색량은 100을 기록했지만, '프로그래머'는 25.58에 불과했습니다. 이는 새로운 AI 서비스 출시, AI 관련 정책 발표 등 '프로그래머'라는 직업과 직접적 관련이 없어도 사회 전체의 이목을 집중시키는 사건이 있었음을 의미합니다.

'프로그래머' 급등 시점 (2024-06-17 ~ 19): 이 시기 '프로그래머' 검색량은 70을 상회하며 연중 최고 수준을 기록했습니다. 이 기간은 기업들의 하계 인턴십 또는 하반기 공채가 시작되는 시점과 연관이 있을 수 있습니다. 즉, 개인의 '취업'이라는 내부적 동기가 검색량 급등의 주요 원인일 수 있습니다.

[결론]
두 키워드는 관심이 폭발하는 원인 자체가 다릅니다. '인공지능'의 관심은 통제 불가능한 외부 변수에 의해 좌우되지만, '프로그래머'에 대한 관심은 개인의 생애 주기(학업, 취업, 이직)와 밀접하게 연동되어 주기성을 띨 가능성이 높습니다.

분석 3: 관심의 '변동성' 차이 - '산발적 급등형' vs. '기저 안정형'

[차이점]
데이터의 분포 패턴을 볼 때, '인공지능'은 평소 낮은 관심을 보이다가 특정 시점에 폭발하는 '산발적 급등형(Spiky)' 패턴을 보입니다. 반면 '프로그래머'는 눈에 띄는 급등은 적지만 항상 일정한 수요가 유지되는 '기저 안정형(Stable Baseline)' 패턴을 가집니다.

[데이터 근거]

'인공지능' 그래프 모양: 전체적으로 낮은 지점에 머물다가 몇 개의 매우 뾰족한 산봉우리를 형성합니다. 이는 관심이 지속적이기보다는 일시적으로 집중되는 현상을 시각적으로 보여줍니다.

'프로그래머' 그래프 모양: 마치 낮은 언덕처럼 완만한 등락을 반복하며 0에 가깝게 떨어지는 경우가 거의 없습니다. 이는 프로그래머라는 직업에 대한 정보 수요가 시장에서 마르지 않고 꾸준히 존재함을 의미합니다. 비록 그 관심의 절대량은 '인공지능'의 이슈성 폭발력에 미치지 못하더라도, 그 관심의 '지속성'과 '안정성'은 훨씬 높습니다.

[결론]
이러한 패턴의 차이는 두 주제에 대한 정보의 '소비 방식'이 다름을 암시합니다. '인공지능' 정보는 '뉴스'처럼 소비되고, '프로그래머' 정보는 '교과서'나 '채용공고'처럼 필요할 때마다 꾸준히 찾아보는 형태로 소비된다고 볼 수 있습니다.

# data[].attributes.headline
4  코랩을 활용한 데이터 분석 결과

# data[].attributes.subject
4  코랩을 활용한 데이터 분석 결과

# data[].attributes.headline
1. 데이터 종합 분석이 데

# data[].attributes.body
1. 데이터 종합 분석

이 데이터는 2024년 6월 8일부터 2025년 6월 8일까지 1년간 남성 사용자들이 Naver에서 '선풍기'와 '에어컨'을 검색한 량을 지수화한 자료입니다. 특정 기간 내 검색량이 가장 많았던 시점(2025-05-21의 '선풍기' 검색량)을 100으로 설정하고, 나머지 기간의 검색량을 상대적인 수치로 표현한 것입니다.

가. 주요 트렌드 분석

1. 계절적 패턴 (Seasonality)

두 키워드 모두 전형적인 여름 계절성을 보입니다. 날씨가 더워지는 5월부터 검색량이 급증하기 시작하여 6월~8월에 최고조에 달합니다.

9월부터 검색량이 급격히 감소하여, 10월부터 이듬해 3월까지 매우 낮은 수준을 유지합니다. 이는 냉방기기의 수요가 날씨에 직접적인 영향을 받는다는 것을 명확히 보여줍니다.

2. 검색량 피크 시점

선풍기: 2025년 5월 21일에 검색량 100으로 연중 최고치를 기록했습니다. 이는 5월 하순의 이른 더위나 특정 이슈(예: 폭염 예보)에 소비자들이 즉각적으로 반응했음을 시사합니다.

에어컨: 2024년 8월 4일에 검색량 56.45로 가장 높은 수치를 보입니다. '선풍기'보다 약 2달 정도 늦게 본격적인 피크가 나타나는 경향이 있습니다.

3. 두 키워드 간 비교

반응 속도: '선풍기'는 5월 말에 이른 피크를 보이는 반면, '에어컨'은 한여름인 8월 초에 피크를 보입니다. 이는 소비자들이 더위 초입에는 비교적 저렴하고 설치가 간편한 '선풍기'를 먼저 찾고, 더위가 절정에 달하고 지속될 때 고가이고 설치가 필요한 '에어컨'을 본격적으로 고려하는 소비 패턴을 추정하게 합니다.

검색량 규모: 상대적 검색량에서 '선풍기'가 100의 피크를 기록한 반면, '에어컨'의 최대치는 56.45입니다. 이는 '선풍기'가 특정 시점에 폭발적으로 검색되는 경향이 더 강하거나, 더 보편적인 검색어일 수 있음을 의미합니다.

나. 상관계수 분석

상관계수: 0.8185

분석:

상관계수가 1에 가까운 0.8185는 '선풍기'와 '에어컨' 검색량 사이에 매우 강한 양(+)의 상관관계가 있음을 의미합니다.

이는 하나의 키워드 검색량이 증가할 때, 다른 키워드의 검색량도 함께 증가하는 경향이 매우 뚜렷하다는 뜻입니다.

두 상품 모두 '더위 해소'라는 동일한 목적을 가지므로, 기온 상승이라는 외부 요인에 따라 검색량이 동반 상승 및 하락하는 것은 당연한 결과입니다. 이 수치는 두 제품이 냉방 가전 시장에서 사실상 같은 수요 곡선을 공유하고 있음을 통계적으로 증명합니다.

2. 자료를 통해 얻을 수 있는 결론 (3가지 이상)

1. 소비자 구매 여정의 차이: '선풍기'의 검색 피크가 '에어컨'보다 빠르다는 점은 두 제품에 대한 소비자의 구매 결정 과정이 다름을 시사합니다. 선풍기는 즉각적이고 단기적인 더위에 대한 '반응적 소비'의 성격이 강한 반면, 에어컨은 지속되는 폭염에 대한 '계획적 소비'의 성격이 강합니다. 이는 마케팅 전략 수립 시 중요한 단서가 됩니다. (예: 5월 선풍기 프로모션 집중, 6-7월 에어컨 설치 예약 캠페인 전개)

2. 검색량은 실제 기온보다 '기온 변화'에 더 민감하다: 2025년 5월 21일에 '선풍기' 검색량이 100을 기록한 것은 그날이 8월보다 더 더워서가 아니라, '작년 동기 대비 또는 며칠 전 대비 갑자기 더워졌기 때문'일 가능성이 높습니다. 소비자는 절대적인 온도보다 체감하는 온도의 '변화율'에 더 민감하게 반응하여 정보를 탐색하며, 이는 수요 예측 모델에 중요한 변수가 될 수 있습니다.

3. 겨울철 비수기에도 수요는 존재한다: 데이터상 12월2월에도 '에어컨' 검색량은 0이 아닌 37 사이의 값을 유지합니다. 이는 ① 냉난방 겸용 에어컨 수요, ② 이사/인테리어에 따른 선제적 설치 수요, ③ 역시즌 할인 프로모션을 노리는 스마트 컨슈머의 존재를 의미합니다. 기업은 이 작은 시장을 공략하여 비수기 매출을 확보할 기회를 찾을 수 있습니다.

4. 강한 상관관계는 대체재이면서 보완재적 성격을 동시에 가짐을 의미한다: 두 제품은 더위를 식히는 대체재 관계이지만, 동시에 검색되는 패턴은 보완재적 성격도 보여줍니다. 즉, 에어컨을 구매하려는 사람이 에너지 효율을 위해 선풍기를 함께 검색하거나, 선풍기로 버티다가 결국 에어컨을 알아보는 등 하나의 통합된 '냉방 솔루션' 카테고리 안에서 함께 고려되고 있음을 보여줍니다.

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4_코랩을 활용한 데이터분석 결과

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4_코랩을 활용한 데이터분석 결과

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4_코랩을 활용한 데이터 분석 결과