# data[].attributes.body
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> 6,7,8월중 수박에 대한 관심은 언제가 제일 높을까?

결론> 수박은 6월중 관심이 제일 높다.

# data[].attributes.body
알레르기가 심해지는 시기에는 항히스타민제에 대한 관심이 증가할까?

검색어: 알레르기, 항히스타민제

-> 3월에서 4월 사이에는 비교적 뚜렷한 양의 상관 관계를 보임

# data[].attributes.body
폭싹 속았수다에 남성과 여성중 누가 더 관심을 많이 가졌을까?

# data[].attributes.headline
2. 네이버 데이터랩(시기별)

# data[].attributes.subject
2. 네이버 데이터랩(시기별)

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2. 네이버 데이터랩(남성)

# data[].attributes.subject
2. 네이버 데이터랩(남성)

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2_네이버 데이터랩(여성)

# data[].attributes.subject
2_네이버 데이터랩(여성)

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2_네이버 데이터랩 그래프 추가하기

# data[].attributes.subject
2_네이버 데이터랩 그래프 추가하기

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11,12,1월 중 귤에 대한 관심은 언제가 제일 높을까?

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여행과 캠핑장은 사이의 관계를 알아보고 싶다. 캠핑장의 검색량이 늘면 여행의 검색량도 늘까?

# data[].attributes.body
>관계가 없다.

# data[].attributes.headline
쥬스와 과자는 양의 상관관계를 가질 것이다.

# data[].attributes.subject
쥬스와 과자는 양의 상관관계를 가질 것이다.

# data[].attributes.body
검색어 : 과자, 쥬스

발전 : 쥬스가 많이 팔리면 과자도 많이 팔릴 것이고 쥬스가 적게 팔리면 과자도 적게 팔릴 것이다.

결론 : 쥬스는 7월에 가장 많이 팔리고 계절마다 조금 차이가 있지만 과자의 판매량은 쥬스의 판매량과 관계없이 거의 일정했다.

# data[].attributes.body
3모, 6모, 9모 시간이 지남에 따라 메가패스(,이투스, 대성마이맥) 등 인강에 대한 검색량이 증가할까?

결론: 시간이 지남에 따라 검색량이 감소하는 추세를 보인다.

# data[].attributes.body
딸기에 대한 관심은 언제가 제일 높을까?

# data[].attributes.headline
사과와 배는 서로 비례 하는 관계를 가질 것이다

# data[].attributes.subject
사과와 배는 서로 비례 하는 관계를 가질 것이다

# data[].attributes.body
검색어 : 사과, 배

발전 : 사과의 대한 관심은 12월 달 중 언제가 가장 높을까?

결론: 사과의 대한 관심은 1월에 가장 높다.

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모의고사, 인강(전체성별).PNG

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겨울과 붕어빵, 호떡, 호빵은 양의 상관 관계를 가질 것이다.

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=>양의 상관관계를 가진다

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어떤 브랜드가 가장 10대에게 인기가 많을까

# data[].attributes.subject
어떤 브랜드가 가장 10대에게 인기가 많을까

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10대에서 20대가 자주 입는 의류 브랜드에 대해 조사했다. (스투시, 브라운브레스, 나이키, 아디다스, 리)

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사과의 대한 관심도는 20대와 40대 중 어느 연령에서 더 높을까?

# data[].attributes.subject
사과의 대한 관심도는 20대와 40대 중 어느 연령에서 더 높을까?

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더운 여름에 공포 컨텐츠의 관심이 늘어날까?

검색어 : 호러(공포, 스릴러, 무서운)

결론 : 공포 컨텐츠에 관한 관심과 계절은 관련이 없다.

# data[].attributes.body
사람들의 수면 관련 관심 변화 분석

->대부분 연초에 불면증 관련 검색량이 증가한다

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2024년 1월 ~ 12월

전연령대

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휴가와 여름은 양의 상관 관계를 가질 것이다.

# data[].attributes.body
2023년 1월 ~ 12월

전연령대

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여름에 방학과 수영장은 양의 상관관계일 것이다

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아이스크림이 많이 팔리면 음료수도 많이 필릴 것이다.

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3_스프레드시트 자료 올리기

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3_스프레드시트 자료 올리기

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자신이 선정한 검색어 데이터를 분석한 내용에 대한 스프레드시트자료를 올려주세요.

1. 포함내용: 데이터, 차트, 상관계수

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3.스프레드시트 자료 올리기

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3.스프레드시트 자료 올리기

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스프레드시트 자료 올리기

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스프레드시트 자료 올리기

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복숭아, 수박에 대한 상관관계 분석자료

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3. 스프레드시트 자료 올리기

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3. 스프레드시트 자료 올리기

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4_ 생성형 도구를 이용한 데이터분석

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4_ 생성형 도구를 이용한 데이터분석

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3. 스프레드시트 자료 올리기

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3. 스프레드시트 자료 올리기

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3.스프레드시트 자료 올리기

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3.스프레드시트 자료 올리기

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3. 스프레드시트 자료 올리기

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3. 스프레드시트 자료 올리기

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3. 스프레드시트 자료 올리기

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3. 스프레드시트 자료 올리기

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3. 스프레드시트 자료 올리기

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3. 스프레드시트 자료 올리기

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제목 없는 스프레드시트

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3. 스프레드시트 자료

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3. 스프레드시트 자료

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4_생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

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4_생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

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네, 제공해주신 datalab (1).xlsx 파일의 데이터 분석 결과를 정리해 드리겠습니다.

데이터 분석 보고서

1. 데이터 개요

데이터 출처: 네이버 데이터랩 (Naver DataLab)

분석 키워드: 복숭아, 수박, 다른과일, 또과일

분석 기간: 2024년 6월 9일 ~ 2025년 6월 9일 (1년간)

데이터 종류: 일별 검색량 추이 (상대적 수치, 최대 검색량을 100으로 설정)

분석 기준: '복숭아' 검색량이 가장 높았던 2024년 7월 8일을 100으로 하여 다른 모든 키워드의 검색량을 상대적으로 표시했습니다.

2. 주요 키워드 분석 (복숭아 vs 수박)

1. 계절성 (Seasonality)

복숭아와 수박 두 키워드 모두 뚜렷한 여름 계절성을 보입니다.

검색량은 6월부터 급증하기 시작하여 7월8월에 최고조에 달하며, 9월부터 급격히 감소하여 겨울(11월2월)에는 매우 낮은 수치를 유지합니다.

이는 두 과일이 대표적인 여름 과일이며, 소비와 관심이 더운 날씨에 집중된다는 점을 명확히 보여줍니다.

2. 피크 시점 (Peak Season)

복숭아: 2024년 7월 8일에 검색량 100으로 연중 최고치를 기록했습니다. 7월 초부터 8월 중순까지 높은 검색량을 유지합니다.

수박: 2024년 6월 19일에 검색량 68.12로 상대적 최고치를 기록했습니다. 복숭아보다 약간 이른 6월 중순~7월 말에 관심이 집중되는 경향을 보입니다.

3. 트렌드 요약

수박의 검색량은 5월부터 서서히 증가하여 6월에 정점을 향해 빠르게 상승합니다.

복숭아는 수박보다 약 1달 정도 늦은 6월 말부터 7월에 폭발적인 관심을 받습니다.

두 과일 모두 여름철 대표 과일로서 비슷한 소비 패턴을 가지지만, 대중의 관심이 집중되는 시점에는 미묘한 차이가 존재합니다.

3. 상관 관계 분석

상관계수: 0.86068

상관계수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 강한 양의 상관관계를 의미합니다.

복숭아와 수박의 상관계수는 0.86으로, 이는 매우 강한 양의 상관관계를 나타냅니다.

의미: 복숭아에 대한 검색량이 증가할 때, 수박에 대한 검색량도 함께 증가하는 경향이 매우 뚜렷합니다. 반대로 한쪽의 검색량이 감소하면 다른 쪽도 감소합니다.

원인: 두 과일 모두 '여름'이라는 동일한 계절적 요인에 의해 검색 수요가 결정되기 때문입니다. 날씨가 더워질수록 두 과일을 찾는 사람이 많아지는 공통점을 가지고 있습니다.

4. 기타 키워드 분석 (다른과일, 또과일)

다른과일: 17.18(24년 6월)에서 4.08(25년 6월)로 1년간 지속적으로 검색량이 감소하는 독특한 패턴을 보입니다. 계절성이 전혀 나타나지 않습니다.

또과일: 8.38(24년 6월)에서 13.13(25년 6월)으로 1년간 지속적으로 검색량이 증가하는 패턴을 보입니다. 이 키워드 역시 계절성이 없습니다.

이 두 키워드는 일반적인 과일 검색 패턴과 매우 다르기 때문에, 분석 모델 테스트를 위한 임의의 키워드이거나 특수한 목적의 검색어일 가능성이 높습니다. 복숭아, 수박과 비교 분석하기에는 적합하지 않습니다.

5. 종합 결론 및 인사이트

1. 여름 과일의 명확한 시즌성: '복숭아'와 '수박'은 여름 시즌(6월~8월)에 검색량이 집중되는 대표적인 시즌 상품임을 데이터를 통해 확인할 수 있습니다.

2. 관심도 피크 시점 차이: 마케팅 관점에서 볼 때, '수박'은 6월 초부터, '복숭아'는 6월 말부터 프로모션을 집중하는 것이 효과적일 수 있습니다. 수박이 복숭아보다 한발 앞서 여름 시즌의 시작을 알리는 과일로 인식될 수 있습니다.

3. 강력한 동반 관계: 두 과일은 검색 트렌드가 거의 동일하게 움직이므로, 관련 상품 기획이나 프로모션 시 함께 묶어서 진행하는 '여름 과일 페스티벌' 등의 전략이 유효할 수 있습니다.

4. 활용 방안: 이 데이터는 과일 유통업체, 마트, 음료/디저트 카페 등에서 재고 관리, 신제품 출시, 광고 캠페인 시기 등을 결정하는 데 매우 유용한 기초 자료로 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 9월부터는 복숭아/수박 관련 마케팅 예산을 줄이고 가을 과일(사과, 배 등)로 전환하는 전략적 판단이 가능합니다.

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5_코랩을 활용한 데이터분석 결과(파이썬코드)

# data[].attributes.subject
5_코랩을 활용한 데이터분석 결과(파이썬코드)

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자신이 설정한 검색어에 대한 결론을 작성해주세요. 상관계수등을 제시하고 자신이 예상한 결과와 비교하여 어떤 결론이 나왔는지, 향후 자신이 발전시킬 계획 등을 작성, 활동에 대한 자기자신에 대한 평가등을 포함하면 됩니다.

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4.생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

# data[].attributes.subject
4.생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

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안녕하세요. 보내주신 'datalab (1).xlsx' 파일의 내용을 기반으로 데이터 분석 결과를 정리해 드립니다.

이 데이터는 네이버 데이터랩에서 '캠핑장'과 '여행'이라는 두 키워드의 일별 검색량 추이를 2021년 6월 9일부터 2025년 6월 9일까지(일부 예측 포함) 나타낸 자료입니다.

1. 데이터 개요

분석 대상: '캠핑장', '여행' 키워드의 네이버 검색량 추이

분석 기간: 2021-06-09 ~ 2025-06-09 (일별 데이터)

데이터 출처: 네이버 데이터랩

수치 의미: 기간 내 최대 검색량을 100으로 설정했을 때의 상대적인 검색량 변화입니다.

2. 핵심 분석 내용

1) 상관관계 분석: '캠핑장'과 '여행'은 얼마나 관계가 있을까?

데이터에 명시된 두 키워드의 상관계수는 0.2809 입니다.

결론: 약한 양(+)의 상관관계를 가집니다.

해석:

상관계수가 양수(+)이므로, 한 키워드의 검색량이 증가할 때 다른 키워드도 대체로 증가하는 경향이 있다는 의미입니다.

하지만 수치가 1에 가깝지 않고 0.28로 낮은 편이므로, 두 키워드가 항상 같은 패턴으로 움직이는 것은 아닙니다. '캠핑'은 '여행'의 한 종류이지만, '여행'이라는 더 큰 카테고리 안에는 해외여행, 호캉스, 당일치기 등 다양한 활동이 포함되어 있어 검색 패턴이 다르게 나타나는 것으로 보입니다.

2) 키워드별 트렌드 및 계절성 분석

계절성: 매우 뚜렷한 계절성을 보입니다.

성수기: 날씨가 좋은 봄(4-5월)과 가을(9-10월)에 검색량이 급증합니다. 특히 가을에 연중 최고치를 기록하는 경향이 강합니다.

비수기: 무더운 한여름(7월 말-8월 초)과 추운 겨울(12월-2월)에는 검색량이 크게 감소합니다.

장기 트렌드: 2021년과 2022년에 매우 높은 검색량(코로나19로 인한 국내/야외 활동 선호)을 보인 후, 2023년부터는 검색량 고점이 점차 낮아지는 추세입니다. 이는 해외여행이 재개되면서 캠핑의 인기가 이전보다 다소 안정화되고 있음을 시사합니다.

계절성: '캠핑장'과는 다른 계절성 패턴을 보입니다.

성수기: 여름휴가 시즌(7-8월)과 연말연시(12월 말-1월 초), 그리고 명절 연휴(추석, 설) 직전에 검색량이 급증합니다. 이는 날씨보다는 '휴가 기간'에 더 큰 영향을 받는다는 것을 의미합니다.

비수기: 특별한 연휴가 없는 시기에 검색량이 상대적으로 낮습니다.

장기 트렌드: 코로나19 영향이 컸던 2021년에는 검색량이 낮게 유지되다가, 사회적 거리두기가 완화된 2022년 봄부터 뚜렷한 회복세를 보이며 현재까지 높은 수준을 유지하고 있습니다. 이는 억눌렸던 여행 수요가 폭발하며 국내외 여행 전반에 대한 관심이 다시 높아졌음을 보여줍니다.

3) 주요 특이점 분석

최고점: '캠핑장' 검색량은 2021년 9월 27일에 100을 기록하며 기간 내 최고치를 달성했습니다. 이는 당시 야외 활동에 대한 높은 수요를 반영합니다.

패턴 변화: 2022년을 기점으로 '여행' 검색량이 크게 반등하면서, '캠핑장' 검색량과의 격차가 벌어지기 시작했습니다. 이는 여행의 선택지가 캠핑 외에 해외여행, 국내 숙소 여행 등으로 다시 다양해졌기 때문입니다.

3. 시각화 제안

이 데이터를 가장 효과적으로 파악하기 위해 두 키워드의 검색량 추이를 하나의 꺾은선 그래프로 그리는 것을 추천합니다.

X축: 날짜 (2021-06-09 ~ 2025-06-09)

Y축: 검색량 지수 (0~100)

데이터 계열: '캠핑장'과 '여행' 2개

이렇게 시각화하면 두 키워드의 계절적 패턴 차이, 장기 트렌드 변화, 상관관계를 한눈에 명확하게 파악할 수 있습니다.

4. 결론 및 인사이트

1. '캠핑장'과 '여행'은 약한 연관성을 가진다 (상관계수 0.28).

두 키워드가 함께 움직이는 경향은 있지만, 각자의 뚜렷한 성수기/비수기 패턴과 장기 트렌드가 달라 강한 관계라고 보기는 어렵습니다.

2. '캠핑장'은 날씨, '여행'은 휴가에 민감하다.

'캠핑장' 검색은 활동하기 좋은 봄/가을에 집중되는 반면, '여행' 검색은 방학, 명절 등 긴 휴가가 가능한 시점에 집중됩니다.

3. 포스트 코로나 시대, 여행 트렌드가 변화하고 있다.

팬데믹 시기 폭발적으로 증가했던 '캠핑'에 대한 관심은 점차 안정화되는 추세입니다.

반면, 전반적인 '여행'에 대한 관심은 해외여행 재개와 함께 다시 활성화되어 높은 수준을 유지하고 있습니다. 마케팅 전략 수립 시 이러한 트렌드 변화를 고려해야 합니다.

# data[].attributes.body
네이버 검색 데이터 분석: 사과 vs 배

1. 데이터 개요

분석 데이터: 네이버 데이터랩(Naver Datalab)의 키워드 검색량 추이

분석 기간: 2024년 6월 10일 ~ 2025년 6월 10일 (1년간)

분석 키워드: 사과, 배

데이터 의미: 기간 내 검색량이 가장 높은 시점을 100으로 설정한 상대적 수치입니다. 절대적인 검색 건수를 의미하지는 않습니다.

2. 키워드별 검색 트렌드 분석

전반적 패턴: 연중 꾸준한 검색량을 보이다가, 특정 시기에 폭발적으로 급증하는 패턴을 보입니다.

최고 검색량 시점 (Peaks):

1위: 100.00 (2025년 1월 2일): 설날 명절(1/29) 약 4주 전으로, 설 선물 및 제수용품 준비와 관련된 검색이 최고조에 달했음을 보여줍니다.

2위: 98.55 (2024년 9월 9일): 추석 명절(9/17) 약 1주 전으로, 추석 선물세트 구매와 관련된 검색이 집중된 시기입니다.

최저 검색량 시점 (Troughs):

2024년 6월 ~ 7월 여름철에 검색량이 가장 낮습니다. (예: 2024년 6월 29일 - 23.82)

이는 수박, 복숭아 등 여름 제철 과일에 대한 관심이 높아지면서 사과에 대한 관심이 상대적으로 줄어들기 때문으로 분석됩니다.

전반적 패턴: '사과'와 매우 유사하게 명절 시즌에 검색량이 집중되는 경향을 보입니다. 하지만 전체적인 검색량 지수는 '사과'보다 현저히 낮습니다.

최고 검색량 시점 (Peaks):

1위: 45.93 (2024년 9월 10일): '사과'와 마찬가지로 추석 명절 직전에 검색량이 가장 높았습니다.

2위: 35.57 (2024년 9월 6일): 역시 추석을 앞둔 시점입니다.

설날 시즌인 2025년 1월 20일(29.40)에도 높은 수치를 기록했습니다.

최저 검색량 시점 (Troughs):

여름철(5월~7월)에 검색량이 한 자릿수까지 떨어지며 가장 낮은 관심을 보입니다. (예: 2025년 5월 10일 - 7.30)

3. 상관계수 분석 및 비교

파일에 '복숭아'와 '수박'의 상관계수(0.289)가 기재되어 있으나, 핵심 데이터인 '사과'와 '배'의 상관계수를 직접 계산한 결과는 다음과 같습니다.

키워드 조합상관계수분석사과 - 배0.784매우 강한 양의 상관관계

분석 의미: 상관계수 0.784는 '매우 강한' 양의 상관관계를 의미합니다. 즉, 사람들이 '사과'를 검색할 때 '배'도 함께 검색하는 경향이 매우 높다는 것을 뜻합니다.

해석: 이는 두 과일이 ▲명절 선물세트 ▲제수용품 등 동일한 목적과 시즌에 함께 소비되는 '보완재' 또는 '연관재'의 성격이 매우 강하다는 것을 데이터로 증명합니다. 두 키워드의 검색량 그래프가 명절을 기점으로 함께 급등하고 함께 하락하는 패턴은 이 높은 상관관계를 시각적으로 보여줍니다.

4. 종합 결론 및 인사이트

1. '사과'와 '배'는 대표적인 '명절 과일'이다: 두 키워드의 검색 트렌드는 전적으로 설날과 추석이라는 두 개의 큰 명절에 의해 좌우됩니다. 마케팅 및 판매 전략은 이 시기에 집중되어야 효과적입니다.

2. '사과'의 압도적인 검색 관심도: '배' 역시 명절 과일이지만, 연중 검색 관심도나 명절 피크 시점의 검색량 지수 모두 '사과'에 비해 크게 낮습니다. 이는 '사과'가 일상적인 소비와 선물 목적 모두에서 '배'보다 더 대중적인 과일임을 시사합니다.

3. 강력한 연관성: '사과'와 '배'는 통계적으로 매우 강한 연관성을 가집니다. 따라서 "사과 선물세트"를 검색하는 고객에게 "배 선물세트"를 추천하거나, 두 과일을 묶은 패키지 상품을 기획하는 것은 매우 효과적인 교차 판매(Cross-selling) 전략이 될 수 있습니다.

4. 여름철은 비수기: 두 과일 모두 여름철에는 검색량이 최저점을 기록합니다. 이 시기에는 재고 관리나 대체 과일 프로모션에 집중하는 것이 바람직합니다.

thumb_upthumb_down34.8s

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생성형 도구를 이용한 데이터 분석

# data[].attributes.subject
생성형 도구를 이용한 데이터 분석

# data[].attributes.body
네, 제공해주신 datalab (4).xlsx 파일의 내용을 바탕으로 데이터 분석 결과를 정리해 드리겠습니다.

네이버 검색어 트렌드 데이터 분석 보고서

1. 데이터 개요

분석 데이터: 네이버 데이터랩(Datalab)의 검색어 트렌드

분석 키워드: "쥬스", "과자"

분석 기간: 2024년 6월 10일 ~ 2024년 7월 31일 (실제 데이터 기준)

데이터 종류: 일별 상대적 검색량 지수 (가장 검색량이 많았던 시점을 100으로 설정하고, 다른 기간의 검색량을 상대적으로 나타낸 값. 단, 제공된 데이터는 별도 기준으로 정규화된 것으로 보입니다.)

2. 주요 분석 내용

가. 키워드별 검색량 추이 분석

1. 전반적인 검색량 규모

과자: 평균 검색량이 약 9.5 내외로, "쥬스" 키워드에 비해 압도적으로 높은 검색량을 보입니다. 이는 사용자들이 일상적으로 "과자"에 대해 더 많이 검색한다는 것을 의미합니다.

쥬스: 평균 검색량이 약 1.0 내외로, "과자"에 비해 매우 낮은 수치를 기록했습니다.

2. 주간 패턴 분석 (Weekly Pattern)

두 키워드 모두 유사한 주간 패턴을 보입니다.

주말(토, 일)에는 검색량이 감소하고, 주중(특히 월요일)에 다시 회복하는 경향이 뚜렷하게 나타납니다.

예시:

과자: 6월 22일(토) 8.75, 6월 23일(일) 8.50으로 낮아졌다가 6월 24일(월) 9.92로 급증.

쥬스: 6월 22일(토) 0.73, 6월 23일(일) 0.89로 낮았다가 6월 24일(월) 1.10으로 회복.

이러한 패턴은 주말 동안의 야외 활동이나 다른 관심사로 인해 검색 활동이 줄어들고, 일상이 시작되는 주중에 관련 검색이 다시 활발해지는 것으로 해석할 수 있습니다.

나. 상관관계 분석

파일에 명시된 두 키워드("쥬스", "과자") 간의 상관계수는 다음과 같습니다.

상관계수 (Correlation Coefficient): 0.2698785141 (약 0.27)

해석:

상관계수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 두 변수 간의 선형적인 관계의 강도와 방향을 나타냅니다.

0.27은 "약한 양(+)의 상관관계"를 의미합니다.

양(+)의 관계: "쥬스"의 검색량이 증가할 때, "과자"의 검색량도 다소 증가하는 경향이 있음을 나타냅니다.

약한 관계: 하지만 그 관계의 강도가 매우 약합니다. 즉, "쥬스"의 검색량 변화가 "과자"의 검색량 변화를 예측하는 데 큰 영향을 주지 못합니다. 두 키워드의 검색량은 대체로 독립적으로 움직이지만, 아주 미미하게 같은 방향으로 움직이는 경향이 있다고 볼 수 있습니다.

3. 종합 결론 및 인사이트

1. 검색 관심도 차이: 사용자들의 검색 관심도는 "과자"가 "쥬스"보다 월등히 높습니다. 이는 "과자"가 더 보편적이고 대중적인 간식 카테고리임을 시사합니다.

2. 공통된 소비 패턴: 두 키워드 모두 '주말 하락, 주중 상승'이라는 동일한 주간 검색 패턴을 보입니다. 이는 두 상품이 일상생활 속에서 소비되는 간식이라는 공통점에서 비롯된 것으로 보입니다.

3. 약한 연관성: 상관계수(0.27)가 낮다는 것은 두 키워드가 서로 강하게 연관되어 있지 않다는 것을 의미합니다. 예를 들어, '쥬스를 검색하는 사람이 반드시 과자도 함께 검색한다'와 같은 강한 동반 관계는 없다고 해석할 수 있습니다. 두 키셔드는 같은 '간식'이라는 큰 틀 안에 있지만, 사용자들이 검색하는 동기나 상황은 서로 다를 가능성이 높습니다.

# data[].attributes.headline
4.생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

# data[].attributes.subject
4.생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

# data[].attributes.body
네, 제공해주신 '딸기'에 대한 네이버 검색 트렌드 데이터(datalab (1).xlsx)를 분석해 드리겠습니다.

데이터 요약

주제: 딸기

기간: 2024년 6월 10일 ~ 2025년 6월 10일 (1년)

데이터: 일별 검색량 추이 (특정 기간 내 최다 검색량을 100으로 설정한 상대적 수치)

'딸기' 검색 트렌드 시각화

데이터를 한눈에 파악할 수 있도록 시계열 그래프로 시각화했습니다.

      import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
import io

# 한글 폰트 설정 (Windows: Malgun Gothic, macOS: AppleGothic)
# 실행 환경에 맞는 폰트 경로를 설정해야 할 수 있습니다.
try:
    plt.rc('font', family='Malgun Gothic')
except:
    try:
        plt.rc('font', family='AppleGothic')
    except:
        # 대체 폰트 설정
        plt.rc('font', family='sans-serif')
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 마이너스 폰트 깨짐 방지

# 제공된 데이터를 문자열로 읽어옵니다.
csv_data = """날짜,딸기
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2025-06-10,16.12439
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_data))
df['날짜'] = pd.to_datetime(df['날짜'])
df.set_index('날짜', inplace=True)

# 최고점과 최저점 찾기
peak_date = df['딸기'].idxmax()
peak_value = df['딸기'].max()
trough_date = df['딸기'].idxmin()
trough_value = df['딸기'].min()

# 그래프 그리기
plt.figure(figsize=(1

# data[].attributes.headline
4. 생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

# data[].attributes.subject
4. 생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

# data[].attributes.body
네, 제공해주신 '제목 없는 스프레드시트' 파일의 데이터를 분석하고, 그 결과를 정리해 드리겠습니다.

'방학' 및 '수영장' 키워드 트렌드 데이터 분석 보고서

1. 데이터 개요

분석 데이터: 네이버 데이터랩 키워드 검색량 트렌드

분석 기간: 2024년 5월 1일 ~ 2024년 8월 31일 (일간)

분석 키워드: 방학, 수영장

분석 목표: 두 키워드의 검색량 변화 패턴을 파악하고, 상호 연관성을 분석하여 사용자 관심사의 특징을 도출합니다.

2. 주요 키워드 트렌드 분석

상승 시점: 5월 말부터 검색량이 서서히 증가하기 시작하여, 6월 중순(6/13)부터 급증하는 패턴을 보입니다.

최고점: 2024년 6월 20일 (검색량: 7.09)에 최고치를 기록했습니다. 이는 여름방학 시작을 약 한 달 앞둔 시점으로, 학생들이나 학부모들이 방학 계획을 세우거나 관련 정보를 미리 탐색하는 시기임을 알 수 있습니다.

하락 시점: 최고점을 찍은 직후인 6월 말부터 검색량이 급격히 감소하여, 실제 방학 기간인 7월과 8월에는 매우 낮은 수준을 유지합니다. 이는 '방학'이라는 키워드가 '계획'과 '준비' 단계에서 주로 검색됨을 시사합니다.

상승 시점: 5월부터 꾸준히 상승하다가, 6월 말부터 검색량이 가파르게 증가합니다.

최고점: 2024년 7월 28일 (검색량: 100.00)에 최고치를 기록했습니다. 이 시기는 전통적인 여름 휴가철의 절정기로, 실제 방학 기간과 무더위가 겹치면서 수영장에 대한 관심이 폭발적으로 증가했음을 보여줍니다.

하락 시점: 8월 초부터 점차 감소하기 시작하여 방학이 끝나는 8월 말에는 검색량이 크게 줄어듭니다. 이는 '수영장' 키워드가 날씨 및 실제 휴가/방학 '실행' 단계에서 주로 검색됨을 의미합니다.

3. 키워드 간 상관관계 분석

'방학'과 '수영장' 키워드 간의 상관계수는 -0.1383 입니다.

상관계수는 -1과 1 사이의 값을 가지며, 0에 가까울수록 두 변수 간의 선형적 관계가 거의 없음을 의미합니다.

-0.1383이라는 값은 두 키워드 간에 매우 약한 음(-)의 상관관계가 있음을 나타냅니다. 즉, 한 키워드의 검색량이 증가할 때 다른 키워드의 검색량은 소폭 감소하는 경향이 있지만, 그 관계가 통계적으로 거의 의미가 없는 수준입니다.

두 키워드는 여름이라는 공통분모를 가지고 있음에도 불구하고 상관계수가 낮은 이유는 사용자의 검색 의도와 시점이 다르기 때문입니다.

'방학' 검색 피크 (6월 중/하순): 방학을 '준비'하고 '계획'하는 시점입니다.

'수영장' 검색 피크 (7월 말): 방학/휴가를 '즐기고', 더위를 피하기 위해 '행동'하는 시점입니다.

'방학' 검색량이 정점에 달했을 때 '수영장' 검색량은 아직 최고점에 도달하지 않았고, 반대로 '수영장' 검색량이 최고조일 때는 이미 '방학'에 대한 검색 관심도는 크게 떨어진 상태입니다. 이처럼 두 키워드의 관심사 피크 시점이 일치하지 않기 때문에 통계적 상관관계는 낮게 나타납니다.

4. 종합 분석 및 인사이트

1. 사용자 행동 패턴 분리: 데이터는 '계획/준비 단계의 관심사(방학)'와 '실행/활동 단계의 관심사(수영장)'가 명확히 분리됨을 보여줍니다.

2. 예측 지표로서의 '방학' 키워드: '방학' 키워드의 급증은 약 한 달 뒤에 시작될 본격적인 여름 여가/휴가 시즌의 시작을 알리는 선행 지표(Leading Indicator)로 활용할 수 있습니다.

3. 마케팅 시사점:

6월 중순 ~ 하순: '방학' 검색량이 폭증하는 시기에는 '여름방학 특선', '얼리버드 휴가 패키지', '방학 캠프' 등 사전 계획과 관련된 마케팅이 효과적입니다.

7월 중순 ~ 8월 초: '수영장' 검색량이 정점에 달하는 시기에는 '오늘 바로 가는 워터파크', '도심 속 수영장 호텔', '폭염탈출 스팟' 등 즉각적인 소비를 유도하는 마케팅이 효과적입니다.

5. 결론

'방학'과 '수영장'은 의미적으로는 밀접한 여름 관련 키워드이지만, 사용자의 검색 시점에는 뚜렷한 차이가 존재합니다. '방학'은 준비 단계의 관심사를, '수영장'은 실행 단계의 관심사를 반영하며, 이러한 '관심사의 시차'로 인해 두 키워드의 직접적인 통계적 상관관계는 매우 낮게 나타납니다. 이 데이터는 시점에 따른 사용자 니즈를 파악하여 효과적인 마케팅 전략을 수립하는 데 중요한 근거 자료가 될 수 있습니다.

# data[].attributes.headline
4. 생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

# data[].attributes.subject
4. 생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

# data[].attributes.body
물론입니다. 제공해주신 datalab.xlsx 파일의 데이터를 분석하고, 그 결과를 정리해 드리겠습니다.

네이버 데이터랩 키워드('알레르기', '항히스타민제') 검색량 분석 보고서

1. 데이터 개요

분석 데이터: '알레르기'와 '항히스타민제' 두 키워드의 네이버 통합검색량 추이

분석 기간: 2024년 6월 10일 ~ 2025년 6월 10일 (1년)

데이터 출처: 네이버 데이터랩 (Naver Datalab)

분석 목적: 두 키워드 간의 검색량 변화 패턴과 연관성을 파악하여 계절적 요인 및 사용자 관심도 변화를 분석합니다.

2. 핵심 분석 결과

두 키워드 모두 뚜렷한 계절성을 보입니다. '알레르기' 검색량이 급증하는 시기에 '항히스타민제' 검색량도 함께 증가하는 경향이 명확하게 나타납니다.

1. 봄철 알레르기 시즌 (3월 ~ 5월 초)

'알레르기' 검색량: 2월 말부터 서서히 증가하기 시작하여 3월 초(2025-03-04, 검색량 100.00)에 연중 최고치를 기록합니다. 이후 4월까지 높은 수준을 유지하다가 5월 중순부터 감소합니다.

'항히스타민제' 검색량: '알레르기' 검색량과 유사하게 3월부터 급증하며, 4월 하순(2025-04-21, 검색량 44.08)에 가장 높은 수치를 보입니다. 이는 알레르기 증상이 나타난 후 해결책(약)을 찾는 패턴을 시사합니다.

2. 가을철 알레르기 시즌 (8월 말 ~ 10월 초)

'알레르기' 검색량: 8월 말부터 다시 증가하여 9월 중순(2024-09-19, 검색량 84.38)에 두 번째 정점을 형성합니다.

'항히스타민제' 검색량: 가을철에도 '알레르기' 검색량 증가와 함께 동반 상승하는 모습을 보입니다.

3. 비수기 (여름 및 겨울)

여름(6월8월 초)과 겨울(12월2월 초)에는 두 키워드의 검색량이 연중 가장 낮은 수준으로 떨어집니다.

이는 해당 시기에 꽃가루 등 주요 알레르기 유발 요인이 적기 때문으로 해석됩니다.

2024년 11월 말 ~ 2025년 1월: '알레르기' 검색량은 낮은 수준을 유지함에도 불구하고, '항히스타민제' 검색량은 이례적으로 높은 수치를 기록했습니다.

예: 2024-12-02 (알레르기 52.87 / 항히스타민제 31.87), 2024-12-30 (알레르기 49.91 / 항히스타민제 35.10)

해석: 이는 겨울철 유행하는 감기, 독감 증상 완화를 위해 콧물, 재채기 약으로 항히스타민제를 찾는 수요가 반영된 것으로 보입니다. 즉, 겨울에는 '알레르기'가 아닌 '감기'와 같은 다른 요인이 '항히스타민제' 검색을 유도한 것으로 분석됩니다.

상관계수: -0.1209

제공된 데이터에 따르면 두 키워드의 상관계수는 -0.1209로 나타났습니다.

해석:

1. 매우 약한 음(-)의 상관관계: 수치상으로는 두 변수 간에 뚜렷한 선형 관계가 없거나, 오히려 한쪽이 증가할 때 다른 쪽이 약간 감소하는 경향이 있음을 의미합니다.

2. 분석 결과와의 불일치?: 이는 앞서 분석한 "알레르기 시즌에 두 키워드 검색량이 동반 상승한다"는 시각적 패턴과 상반되는 것처럼 보입니다.

3. 원인 추론:

겨울철 특이점: 위에서 언급한 겨울철 '항히스타민제' 단독 검색량 급증 구간이 전체 상관계수를 음수 방향으로 크게 끌어내렸을 가능성이 높습니다. '알레르기' 검색량은 낮은데 '항히스타민제' 검색량이 높았던 이 기간이 전체적인 양의 상관관계를 왜곡한 것입니다.

데이터 스케일링 문제: 데이터랩의 검색량은 각 키워드의 최대 검색량을 100으로 설정한 '상대적' 수치입니다. '알레르기'의 검색량 변동 폭과 '항히스타민제'의 변동 폭이 달라 단순 수치 비교 시 상관성이 낮게 나올 수 있습니다.

결론적으로, 상관계수 수치(-0.12)만 보면 두 키워드는 관계가 없어 보이지만, 시계열 그래프를 분석하면 봄/가을에는 강한 양의 관계를, 겨울에는 다른 요인에 의한 독립적인 움직임을 보이는 복합적인 관계를 가지고 있다고 해석하는 것이 더 정확합니다.

3. 결론 및 제언

결론: '알레르기'와 '항히스타민제'의 검색량은 봄/가을철 알레르기 시즌에 동반 급증하는 강한 계절성을 보입니다. 사용자는 알레르기 증상을 인지하고(알레르기 검색) 즉시 해결책을 찾는(항히스타민제 검색) 행동 패턴을 보입니다. 단, 겨울철에는 감기/독감 증상 완화 목적으로 '항히스타민제'가 단독으로 많이 검색되어, 전체 상관관계 수치를 왜곡하는 현상이 나타났습니다.

활용 방안 제언:

1. 제약사/약국 마케팅:

항히스타민제 관련 광고 및 프로모션은 알레르기 시즌이 시작되기 직전인 2월 말과 8월 중순에 집중하여 선점 효과를 노리는 것이 효과적입니다.

겨울철에는 '알레르기'가 아닌 '감기/독감 증상 완화'를 키워드로 마케팅 메시지를 전환하여 추가 수요를 공략할 수 있습니다.

2. 재고 관리: 약국 및 드럭스토어는 3월5월, 9월10월 기간에 항히스타민제 관련 제품의 재고를 충분히 확보해야 합니다.

3. 콘텐츠 제작: 건강 정보 블로그나 미디어는 계절별 알레르기 정보 및 관리법에 대한 콘텐츠를 시즌에 맞춰 발행하여 높은 트래픽을 유도할 수 있습니다.

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4.생성형 도구를 이용한 데이터 분석

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4.생성형 도구를 이용한 데이터 분석

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네, 제공해주신 datalab.xlsx 파일의 내용을 바탕으로 데이터 분석 리포트를 작성해 드리겠습니다.

네이버 검색 트렌드 데이터 분석 리포트: 수면 관련 키워드

이 분석은 2024년 6월 10일부터 2025년 6월 10일까지의 네이버 검색 데이터를 바탕으로 '잠 잘 자는 법', '불면증', '수면시간' 세 가지 키워드의 연관성과 추세를 파악하는 것을 목표로 합니다.

1. 데이터 개요

분석 기간: 2024-06-10 ~ 2025-06-10 (1년간)

분석 키워드:

불면증: 수면 장애와 관련된 대표적인 문제 키워드

잠 잘 자는 법: 문제 해결을 위한 구체적인 방법(How-to) 키워드

수면시간: 수면의 양과 관련된 정보성 키워드

데이터 특징: 검색량은 특정 기간 내 최다 검색량을 100으로 설정한 상대적인 값입니다.

2. 주요 키워드 분석

1. '불면증' (Insomnia)

세 키워드 중 압도적으로 가장 높은 검색량을 보이며, 수면 관련 대중의 가장 큰 관심사임을 알 수 있습니다.

최고 검색일: 2025-02-03 (검색량 100.00)

최저 검색일: 2025-03-30 (검색량 35.73)

전체적인 검색량의 흐름을 주도하는 핵심 키워드입니다.

2. '수면시간' (Sleep Time)

'불면증' 다음으로 높은 검색량을 보입니다. 이는 사람들이 수면의 질뿐만 아니라 양에도 큰 관심을 가지고 있음을 시사합니다.

전반적으로 '불면증' 키워드의 등락과 유사한 패턴을 보입니다.

3. '잠 잘 자는 법' (How to Sleep Well)

세 키워드 중 검색량은 가장 낮지만, '불면증'과 매우 높은 상관관계를 보입니다. 이는 '불면증'이라는 문제를 인지한 사용자들이 적극적으로 해결책을 탐색하는 행동 패턴을 보여줍니다.

최고 검색일: 2025-03-04 (검색량 8.88)

3. 상관관계 분석

데이터에 포함된 상관계수는 키워드 간의 관련성을 수치로 보여줍니다. 계수가 1에 가까울수록 한 키워드의 검색량이 증가할 때 다른 키워드도 함께 증가하는 경향이 강하다는 의미입니다.

상관계수잠 잘 자는 법불면증수면시간잠 잘 자는 법x0.7490.507불면증0.749x0.610수면시간0.5070.610x

'불면증'과 '잠 잘 자는 법' (상관계수: 0.749)

분석: 매우 강한 양(+)의 상관관계를 보입니다.

해석: 사람들이 '불면증'을 검색할 때, 그 해결책인 '잠 잘 자는 법'도 함께 검색하는 경향이 매우 뚜렷합니다. 이는 문제 인식과 해결책 탐색이 동시에 일어나는 사용자 행동을 의미합니다.

'불면증'과 '수면시간' (상관계수: 0.610)

분석: 뚜렷한 양(+)의 상관관계를 보입니다.

해석: '불면증'에 대한 관심이 높아질 때, 자신의 '수면시간'이 적절한지에 대한 관심도 함께 증가하는 경향이 있습니다.

'잠 잘 자는 법'과 '수면시간' (상관계수: 0.507)

분석: 중간 정도의 양(+)의 상관관계를 보입니다.

해석: 수면의 질을 높이는 방법을 찾는 사람들이 수면의 양에도 관심을 가지는 것은 자연스러운 흐름이지만, '불면증'과의 관계만큼 직접적이진 않습니다.

4. 시계열 및 추세 분석

1. 주간 패턴 (Weekly Pattern)

데이터 전반에서 주말(토, 일)에 검색량이 감소하고 평일(특히 월요일)에 급증하는 패턴이 일관되게 나타납니다.

예시:

2024-06-15(토) '불면증' 검색량: 49.49

2024-06-17(월) '불면증' 검색량: 76.02

해석: 이는 주말 동안의 휴식으로 수면 문제가 완화되거나, 새로운 한 주를 시작하는 월요일에 업무/학업 스트레스로 인해 수면 관련 고민이 깊어지는 사회적 현상을 반영하는 것으로 보입니다.

2. 월별/계절적 패턴 (Seasonal Pattern)

겨울철(1월, 2월) 및 환절기(3월, 9월) 검색량 증가: 2025년 1월, 2월, 3월에 검색량이 연중 최고 수준에 도달합니다. 특히 연초와 학기 초에 스트레스가 가중되면서 수면 관련 검색이 증가하는 경향이 있습니다.

여름철(7월, 8월)의 높은 검색량: 열대야 등 계절적 요인으로 인해 수면에 어려움을 겪는 사람들이 많아 검색량이 높게 유지됩니다.

연말 및 공휴일 검색량 감소: 2024-12-25(성탄절), 2025-01-28(설 연휴) 등 주요 공휴일에는 검색량이 일시적으로 감소합니다. 이는 생활 패턴의 변화와 관심사의 이동 때문으로 추정됩니다.

5. 종합 결론 및 인사이트

'불면증'은 수면 관련 검색의 중심: 대중의 수면 고민은 '불면증'이라는 키워드로 집중되며, 이는 다른 세부 키워드들의 검색량까지 견인하는 역할을 합니다.

문제와 해결책의 동시 탐색: '불면증'과 '잠 잘 자는 법'의 높은 상관관계는 사용자들이 단순히 문제를 호소하는 데 그치지 않고 적극적으로 해결 방법을 찾는다는 것을 명확히 보여줍니다.

스트레스와 수면의 강한 연관성: 평일에 검색량이 급증하고 주말에 감소하는 '주간 사이클'은 현대인의 수면 문제가 업무 및 생활 스트레스와 깊이 연관되어 있음을 강력하게 시사합니다.

계절과 환경의 영향: 여름철 열대야나 겨울철 활동량 감소 등 계절적 요인 또한 수면 관련 검색량에 뚜렷한 영향을 미칩니다. 특히 연초의 스트레스가 심한 시기에 검색량이 폭증하는 점은 주목할 만합니다.

결론적으로, 이 데이터는 현대인들이 겪는 수면 문제가 일상적인 스트레스 주기(주중/주말)와 계절적 변화에 민감하게 반응하며, 문제 발생 시 즉각적으로 해결책을 탐색하는 능동적인 정보 소비 패턴을 보인다는 것을 잘 나타냅니다.

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4. 생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

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4. 생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

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1. 데이터 개요

분석 데이터: 네이버 데이터랩(Naver Datalab) 검색어 트렌드

키워드: 아이스크림, 음료수

분석 기간: 2024년 6월 10일 ~ 2025년 6월 10일 (1년간)

데이터 종류: 일별 검색량 지수 (특정 기간 내 최다 검색량을 100으로 설정한 상대적 수치)

2. 상관관계 분석

파일에 명시된 두 키워드의 상관계수는 0.548입니다.

의미: 이는 '중간 정도의 뚜렷한 양(+)의 상관관계'를 의미합니다.

해석: 즉, '아이스크림'에 대한 검색량이 증가할 때 '음료수'에 대한 검색량도 함께 증가하는 경향이 있으며, 반대의 경우도 마찬가지입니다. 두 상품이 더운 날씨에 함께 소비되는 경향이 있고, 유사한 소비 카테고리에 속하기 때문에 나타나는 자연스러운 현상입니다.

3. 핵심 분석 결과

가. 뚜렷한 계절적 특성 (Seasonality)

아이스크림:

여름 (6월~8월): 검색량이 폭발적으로 증가하며, 2024년 8월 30일에 최대치(100)를 기록했습니다. 이는 전형적인 여름 시즌 상품의 특성을 명확하게 보여줍니다.

겨울 (12월~2월): 검색량이 연중 최저 수준으로 급감합니다. 1월과 2월에는 30대의 낮은 지수를 기록하며 비수기임이 명확합니다.

봄/가을: 날씨가 따뜻해지는 3월부터 검색량이 다시 상승하기 시작하며, 9월부터는 뚜렷한 하락세를 보입니다.

음료수:

'아이스크림'만큼 극적인 변화를 보이지는 않지만, 분명한 계절적 패턴을 따릅니다.

여름철에 검색량이 가장 높고, 겨울철에 가장 낮아지는 경향을 보입니다.

하지만 '아이스크림'과 달리 겨울에도 일정 수준(10 내외)의 검색량을 꾸준히 유지하는데, 이는 음료수가 계절을 타지 않는 필수 소비재의 성격도 일부 가지고 있음을 시사합니다.

나. 주간 패턴 (Weekly Pattern)

두 키워드 모두에서 공통적으로 주말(토, 일)에 검색량이 감소하고 주중(월~금)에 다시 증가하는 패턴이 관찰됩니다.

예시: 2024년 6월 21일(금) '아이스크림' 검색량은 79.69였으나, 22일(토)에는 55.00으로 감소했습니다.

해석: 이는 주말 동안 야외 활동 등으로 직접적인 검색 활동이 줄어들거나, 주중에 미리 장보기 계획을 세우는 등의 행동 패턴이 반영된 결과로 추측할 수 있습니다.

다. 검색량 규모 차이

'아이스크림'의 검색량 지수는 최대 100에서 최소 30대까지 매우 넓은 범위에 분포합니다.

'음료수'의 검색량 지수는 최대 17대에서 최소 5대까지 상대적으로 좁고 낮은 범위에 분포합니다.

해석: 이는 '아이스크림'이 특정 시즌에 관심이 집중되는 '이벤트성' 키워드인 반면, '음료수'는 보다 꾸준하고 일반적인 검색어임을 보여줍니다.

4. 월별 평균 검색량 비교 (추정치)

데이터를 월별로 그룹화하여 평균을 내보면 다음과 같은 경향이 명확해집니다.

월 (Month)아이스크림 (평균 추이)음료수 (평균 추이)특징2024년 6~8월최고 (HIGH)최고 (HIGH)여름 성수기, 두 키워드 모두 동반 상승2024년 9~11월하락 (DOWN)하락 (DOWN)가을 비수기 진입, 점진적 관심도 하락2024년 12~2월최저 (LOW)최저 (LOW)겨울 비수기, 연중 가장 낮은 관심도2025년 3~5월상승 (UP)상승 (UP)봄, 날씨가 풀리며 다시 관심도 상승

5. 종합 결론 및 인사이트

1. 계절성이 핵심 동인: '아이스크림'과 '음료수'의 검색 트렌드를 움직이는 가장 강력한 요인은 계절(날씨)입니다. 특히 '아이스크림'은 계절에 따라 수요 예측이 극명하게 갈리는 상품입니다.

2. 안정성의 '음료수', 탄력성의 '아이스크림': '음료수'는 연중 꾸준한 기본 수요를 바탕으로 여름철에 추가 상승하는 안정적 패턴을 보입니다. 반면, '아이스크림'은 여름 한 철에 수요가 집중되는 높은 탄력성을 가진 상품입니다.

3. 마케팅 전략 제언:

아이스크림: 마케팅 예산과 프로모션 활동은 늦봄(45월)부터 시작하여 여름(68월)에 집중하는 것이 가장 효율적입니다.

음료수: 연중 기본 마케팅을 유지하되, 여름철에는 '더위', '갈증 해소' 등의 키워드를 활용해 마케팅을 강화하는 전략이 유효합니다.

교차 프로모션: 두 키워드의 상관계수(0.548)가 높으므로, '아이스크림과 음료수 동시 구매 시 할인'과 같은 교차 프로모션(Cross-promotion)은 여름 시즌에 특히 효

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4. 생성형 도구를 이용한 데이터 분석

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4. 생성형 도구를 이용한 데이터 분석

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파일(20817 이지우) 데이터 분석 및 추론

제공해주신 '호러 컨텐츠' 관련 네이버 검색 트렌드 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 계절과의 연관성을 추론한 결과는 다음과 같습니다.

1. 데이터 분석

1) 전반적인 트렌드

2023년 대비 2024년의 '호러 컨텐츠' 관련 검색량이 전반적으로 크게 증가했습니다. 2024년 1월부터 8월까지 모든 달의 검색량이 2023년 동일 기간보다 높은 수치를 기록했으며, 이는 호러 장르에 대한 대중의 관심이 1년 사이에 더욱 커졌음을 시사합니다.

2) 기간별 최고/최저점

2023년: 검색량은 4월(100.00)에 최고점을 기록했으며, 이후 감소하다가 7월에 소폭 상승했습니다. 가장 낮은 달은 11월(49.89)이었습니다.

2024년: 데이터가 집계된 8월까지의 기간 중 8월(100.00)에 압도적인 최고점을 기록했으며, 바로 직전 달인 7월(95.34)부터 검색량이 폭발적으로 증가하는 모습을 보입니다. 가장 낮은 달은 2월(67.70)이었습니다.

3) 특이사항

연도별 최고점 시기 변화: 2023년의 관심도 최고점은 '봄'인 4월에 나타난 반면, 2024년의 최고점은 '여름'의 막바지인 8월에 나타났습니다. 이처럼 최고 관심 시점이 해마다 다르게 나타나는 점이 특징입니다.

여름 시즌의 부상: 2024년 데이터는 7월, 8월에 검색량이 집중되며 '여름 = 공포'라는 통념을 강력하게 뒷받침합니다. 하지만 2023년 데이터에서는 여름 시즌(68월)의 검색량이 45월보다 낮았습니다.

2. 상관계수 분석

상관계수: 0.104269548

상관계수는 두 데이터 집합 간의 선형 관계를 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 상관관계가 거의 없음

분석 결과, 2023년과 2024년 월별 검색 트렌드의 상관계수는 약 0.104로, 0에 매우 가깝습니다. 이는 두 해의 월별 검색량 패턴이 서로 거의 관련이 없다는 것을 의미합니다. 즉, 2023년에 특정 달의 검색량이 높았다고 해서 2024년의 같은 달 검색량이 높을 것이라고 예측하기 어렵다는 뜻입니다.

3. 호러 컨텐츠 소비와 계절의 연관성 추론

결론: 호러 컨텐츠 소비는 '고정된 계절'보다는 '특정 시기에 공개되는 대형 컨텐츠'에 더 큰 영향을 받는다.

데이터를 종합적으로 분석했을 때, 호러 컨텐츠 소비가 단순히 '여름'이나 '가을(핼러윈)' 같은 특정 계절에 고정되어 활발해진다고 보기는 어렵습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

1. 일관성 없는 계절별 패턴: 만약 계절이 절대적인 영향을 미친다면, 매년 비슷한 달(예: 7~8월)에 검색량이 급증하는 일관된 패턴이 나타나야 합니다. 하지만 데이터는 2023년에는 봄(4월)에, 2024년에는 여름(8월)에 최고점을 기록하며 상반된 결과를 보여줍니다. 상관계수가 0.104로 매우 낮게 나온 것이 이를 증명합니다.

2. '이벤트' 기반의 소비 경향: 이러한 패턴의 차이는 특정 '이벤트'가 소비를 견인했기 때문이라고 추론할 수 있습니다.

2023년 4월의 최고점: 이 시기에 큰 화제를 모은 특정 공포 영화의 개봉, 인기 공포 게임의 출시, 또는 유명 크리에이터의 대형 호러 기획 등이 있었을 가능성이 높습니다.

2024년 7~8월의 최고점: 전통적인 '여름 특수'를 노린 블록버스터급 공포 영화나 드라마 시리즈가 공개되면서 검색량이 폭발적으로 증가했을 가능성이 큽니다. 즉, '여름'이라는 계절 자체보다는 '여름 방학/휴가 시즌을 겨냥한 컨텐츠의 집중 출시'가 직접적인 원인인 것입니다.

3. 핼러윈 시즌의 부재: 흔히 호러 컨텐츠의 성수기로 여겨지는 핼러윈(10월) 시즌의 검색량이 두 해 모두 최고점과는 거리가 멉니다. 이는 대중이 특정 기념일보다는 새롭고 화제가 되는 컨텐츠 자체에 즉각적으로 반응하는 경향이 더 강함을 보여줍니다.

최종 정리:
호러 컨텐츠 소비는 계절이라는 배경 위에 '화제성 있는 신규 컨텐츠 출시'라는 점이 찍힐 때 폭발적으로 증가하는 경향을 보입니다. 제작사나 배급사가 여름 휴가철을 전략적으로 겨냥하는 경우가 많아 여름에 관심도가 높아지는 경향은 있지만(2024년 사례), 획기적인 컨텐츠가 다른 계절에 나온다면(2023년 사례) 그 시점이 최고 성수기가 될 수 있습니다. 따라서 호러 컨텐츠 소비는 계절과 약한 연관성은 있으나, 그보다 언제든지 시장을 지배할 수 있는 '킬러 컨텐츠'의 등장 여부가 훨씬 더 결정적인 변수라고 결론 내릴 수 있습니다.

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4. 생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

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4. 생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

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네, 제공해주신 datalab (2).xlsx 파일의 내용을 바탕으로 데이터 분석 보고서를 작성해 드리겠습니다.

네이버 검색어 '귤' 트렌드 데이터 분석 보고서

1. 분석 개요

본 보고서는 네이버 데이터랩에서 추출한 '귤' 검색어의 일간 트렌드 데이터를 분석한 것입니다. 2024년 11월 1일부터 2025년 1월 31일까지, 총 3개월간의 데이터를 통해 '귤'에 대한 사용자 관심도 변화와 월별 특징을 파악하고, 이를 바탕으로 비즈니스 및 마케팅 전략에 활용할 수 있는 인사이트를 도출하는 것을 목적으로 합니다.

분석 키워드: 귤

분석 기간: 2024-11-01 ~ 2025-01-31 (3개월)

데이터 소스: 네이버 데이터랩 (통합검색)

데이터 단위: 일간 검색량 지수 (기간 내 최다 검색량을 100으로 설정한 상대적 수치)

2. 주요 분석 결과

(위 차트는 제공된 데이터를 기반으로 생성한 가상 시각화 자료입니다.)

11월: 관심도 상승기

월초 40대의 검색량으로 시작하여 월말로 갈수록 꾸준히 상승, 11월 말에는 70대 후반까지 도달합니다.

'귤' 시즌이 본격적으로 시작되면서 사람들의 관심이 점차 증가하는 시기입니다.

12월: 높은 관심도 유지기

월 전체적으로 70~80대의 높은 검색량을 안정적으로 유지합니다.

연말과 크리스마스 시즌을 맞아 '겨울 대표 과일'로서의 입지를 굳히며, 꾸준한 수요와 관심이 이어지는 시기입니다.

1월: 관심도 최고조 및 급락기

1월 초부터 검색량이 급등하여 2025년 1월 13일에 최고치(100.00)를 기록합니다.

이 시기는 귤의 맛과 생산량이 정점에 달하는 시기로 추정되며, 설 명절을 앞두고 선물용 또는 가정용 수요가 폭발적으로 증가하는 것으로 보입니다.

하지만 최고점을 찍은 직후 검색량은 급격히 하락하여 1월 말에는 20~30대까지 떨어집니다. 이는 귤 시즌이 마무리되어가고 있음을 명확히 보여줍니다.

최고 검색일: 2025-01-13 (100.00)

'귤'에 대한 관심이 연중 최고조에 달한 날입니다.

최저 검색일: 2025-01-27 (22.74)

시즌이 거의 끝나가면서 관심도가 가장 낮아진 시점입니다.

주요 상승 시점: 11월 말 (25일 이후), 70대를 돌파하며 본격적인 시즌 진입을 알립니다.

주요 하락 시점: 1월 13일 이후, 검색량이 급격히 감소하며 시즌 종료를 예고합니다.

3. 상관관계 분석

제공된 데이터에 포함된 월별 상관계수는 각 월의 일간 검색량 패턴이 얼마나 유사한지를 나타냅니다.

11월과 12월의 상관계수: -0.476

'약한 음의 상관관계'를 보입니다. 이는 11월의 검색 패턴(꾸준한 상승)과 12월의 검색 패턴(높은 수준에서 안정적 유지)이 서로 다소 반대되는 경향을 가짐을 의미합니다. 즉, 두 달의 일별 등락 패턴이 동기화되지 않습니다.

11월과 1월의 상관계수: -0.556

'뚜렷한 음의 상관관계'를 보입니다. 11월은 점진적으로 상승하는 패턴인 반면, 1월은 급등 후 급락하는 패턴으로 두 월의 트렌드 곡선 모양이 매우 다릅니다. 이 때문에 상대적으로 강한 음의 상관관계가 나타납니다.

12월과 1월의 상관계수: 0.176

'매우 약한 양의 상관관계'를 보입니다. 두 달 모두 검색량이 높은 수준이지만, 12월은 안정적인 흐름을, 1월은 극적인 변동을 보여 일별 패턴의 유사성은 거의 없다고 볼 수 있습니다.

결론적으로, 11월(상승기), 12월(안정기), 1월(절정 및 하락기)은 각각 뚜렷하게 구분되는 고유의 검색 패턴을 가지고 있습니다.

4. 결론 및 인사이트

1. 명확한 계절성 상품: '귤'은 11월에 시작하여 1월 중순에 정점을 찍고 빠르게 시즌이 종료되는 전형적인 겨울 시즌 상품입니다. 모든 마케팅과 판매 활동은 이 라이프사이클에 맞춰져야 합니다.

2. 단계별 마케팅 전략 제안:

11월 (준비 및 확산): 시즌 시작을 알리는 콘텐츠(예: '올해 첫 귤', '귤 고르는 법')를 통해 초기 관심을 유도하고, 할인 프로모션을 시작하여 시장을 선점해야 합니다.

12월 (판매 극대화): 연말 특수와 꾸준한 수요를 바탕으로 대량 판매 및 선물세트 구성을 강화하여 매출을 극대화하는 시기입니다.

1월 (피크 및 마무리): 1월 초~중순의 최고 수요에 맞춰 물량을 집중 공급하고, 1월 중순 이후에는 '시즌 마감', '막바지 할인' 등의 메시지로 재고 소진 전략을 실행하는 것이 효과적입니다.

3. 최적의 광고 집행 시점: 광고 및 프로모션 예산은 사용자의 관심이 폭발하는 12월 말부터 1월 중순까지 집중적으로 투입하는 것이 가장 높은 효율을 보일 것으로 예상됩니다.

4. 콘텐츠 기획: 1월 13일 최고점을 전후하여 '가장 맛있는 귤', '귤 보관법', '귤 활용 레시피' 등 정보성 콘텐츠를 배포하면 사용자의 높은 관심과 맞물려 큰 호응을 얻을 수 있습니다.

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4. 생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

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4. 생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

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1. 데이터 개요

데이터 출처: 네이버 데이터랩(Naver Datalab) 검색어 트렌드

분석 키워드: 여름, 휴가

분석 기간: 2024년 6월 10일 ~ 2025년 6월 10일 (1년간의 일간 데이터)

데이터 성격: 특정 기간 내 검색량의 최댓값을 100으로 설정하고, 다른 날짜의 검색량을 상대적인 값으로 표현한 지수. 실제 검색 건수가 아닌 상대적 관심도 지표입니다.

2. 주요 통계 및 특징

구분여름 (Summer)휴가 (Vacation)평균 검색량 지수33.3715.02최고 검색량 지수100.00 (2025-02-07)86.80 (2024-07-29)최저 검색량 지수7.02 (2024-12-21)3.51 (2025-01-29)

특징 분석

'여름' 키워드:

가장 높은 검색량을 기록한 날은 2025년 2월 7일입니다. 이는 일반적인 여름 시즌과는 거리가 있어 매우 이례적인 현상입니다. 설 연휴(1/28~1/30) 직후로, 다음 여름휴가를 미리 계획하거나 관련 프로모션(얼리버드 등)이 있었을 가능성이 있습니다.

두 번째로 높은 검색량은 2024년 9월 3일(98.62)로, 늦더위나 가을의 시작점에서 여름을 되돌아보는 검색일 수 있습니다.

전반적으로 6월~8월에 높은 수치를 보이다가 겨울(12월)에 가장 낮은 수치를 기록하는 계절성을 보입니다.

'휴가' 키워드:

가장 높은 검색량을 보인 날은 2024년 7월 29일로, 전통적인 여름 휴가 시즌의 극성수기와 정확히 일치합니다. 이는 실제 휴가 계획 및 실행이 최고조에 달하는 시점임을 보여줍니다.

검색량은 6월부터 서서히 증가하여 7월 말 ~ 8월 초에 정점을 찍고, 8월 중순 이후 급격히 감소하는 전형적인 패턴을 보입니다.

겨울(1월 말)에 검색량이 가장 낮은 것으로 나타났습니다.

3. 상관관계 분석 (Correlation Analysis)

상관계수란?
두 변수가 얼마나 직선적인 관계를 가지고 있는지를 나타내는 지표입니다. -1에서 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 강한 양의 상관관계(하나가 증가하면 다른 하나도 증가), -1에 가까울수록 강한 음의 상관관계(하나가 증가하면 다른 하나는 감소)를 의미합니다. 0에 가까우면 관계가 없다는 뜻입니다.

2024년 6월 10일부터 2025년 6월 10일까지 '여름'과 '휴가' 키워드 검색량 지수의 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)를 계산한 결과는 다음과 같습니다.

상관계수: 0.634

상관계수 해석

상관계수 0.634는 '꽤 강한 양의 상관관계'를 의미합니다. (통상적으로 0.6 이상이면 강한 관계로 해석)

이는 '여름'에 대한 검색 관심도가 높아질 때, '휴가'에 대한 검색 관심도도 함께 높아지는 경향이 뚜렷하다는 것을 통계적으로 보여줍니다.

하지만 상관계수가 1이 아니라는 점도 중요합니다. 이는 두 키워드의 검색 트렌드가 항상 동일하게 움직이지는 않는다는 의미이며, 위에서 분석한 것처럼 '여름' 키워드는 실제 계절 외의 요인(이벤트, 뉴스 등)에 의해 급등하는 특성이 있기 때문입니다.

4. 시계열 트렌드 분석

1) 계절적 패턴 (Seasonal Pattern)

여름 휴가 시즌 (6월 ~ 8월): 두 키워드 모두 검색량이 동반 상승하며 강한 상관관계를 보입니다. 특히 '휴가' 검색량은 이 시기에 집중적으로 폭발합니다.

가을 ~ 겨울 (9월 ~ 1월): 두 키워드 모두 검색량이 감소하는 추세입니다. '여름'에 대한 관심이 식으면서 자연스럽게 '휴가' 검색량도 줄어듭니다.

봄 (2월 ~ 5월): 겨울 동안 바닥을 찍었던 검색량이 서서히 반등하기 시작합니다. 다가오는 여름을 준비하며 '여름'과 '휴가'에 대한 관심이 다시 살아나는 시기입니다.

2) 주간 패턴 (Weekly Pattern)

데이터를 자세히 살펴보면, 주말(토, 일)에는 검색량이 감소하고 주중(특히 월요일)에 검색량이 증가하는 경향이 공통적으로 나타납니다.

이는 사용자들이 주로 업무나 학업을 하는 주중에 휴가 계획을 세우거나 관련 정보를 탐색하는 행동 패턴을 보여주는 것입니다.

3) 이상치(Anomaly) 분석

'여름'의 2025-02-07 최고점(100.00): '휴가' 검색량은 6.94로 매우 낮은 수준이어서, 이 날의 '여름' 검색은 일반적인 휴가 계획과는 다른 목적이었을 가능성이 큽니다. 예를 들어, 특정 상품명(예: 여름 에디션), 영화/드라마 제목, 사회적 이슈 등에 '여름'이 포함되었을 수 있습니다.

'휴가'의 2024-12-04 급등(25.70): '여름' 검색량은 10.77로 낮은데 '휴가' 검색량만 일시적으로 급등했습니다. 이는 연말/겨울 휴가(연차 소진, 크리스마스 등)에 대한 관심사가 반영된 결과로 보입니다.

5. 종합 분석 및 결론

1. '여름'과 '휴가'는 강한 동반 관계: 상관계수 0.634가 증명하듯, 두 키워드는 통계적으로 매우 유의미한 양의 상관관계를 가집니다. 사람들은 '여름'이라는 계절을 떠올릴 때 자연스럽게 '휴가'를 연상합니다.

2. '휴가'는 행동 지향적, '여름'은 포괄적: '휴가' 키워드는 실제 계획과 실행이 이루어지는 7월 말~8월 초에 명확한 피크를 보입니다. 반면, '여름'은 계절 자체에 대한 관심, 날씨, 관련 상품, 이벤트 등 더 넓은 의미를 포함하기 때문에 '휴가' 시즌 외에도 다양한 요인에 의해 검색량이 변동하는 특징을 보입니다.

3. 마케팅 인사이트:

여행/숙박 업계: '휴가' 키워드 타겟팅 광고는 6월부터 시작하여 7월 말까지 예산을 집중하는 것이 가장 효율적입니다.

가전/패션 업계: '여름' 키워드는 5월부터 관심도가 상승하므로, 관련 상품(에어컨, 여름 옷 등)의 마케팅은 이때부터 시작하는 것이 좋습니다. 또한, 2월의 이례적인 급등처럼 예상치 못한 시기에 프로모션 기회를 잡기 위해 키워드 트렌드를 지속적으로 모니터링할 필요가 있습니다.

4. 주간 패턴 활용: 신규 프로모션이나 광고 캠페인 런칭 시, 사용자들의 검색 활동이 가장 활발한 월요일 또는 주중에 맞추면 초기 노출 효과를 극대화할 수 있습니다.

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4.생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

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4.생성형 도구를 이용한 분석 내용 작성

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네, 제공해주신 datalab.xlsx 파일의 스크린샷을 바탕으로 데이터 분석 내용을 정리해 드리겠습니다.

데이터 분석 보고서

1. 데이터 개요

분석 데이터: 네이버 데이터랩(Naver Datalab)의 검색어 트렌드 데이터

분석 대상: 5개 패션 브랜드 (스투시, 브라운브레스, 나이키, 아디다스, 리)

분석 기간: 2024-06-10 ~ (데이터가 보이는 부분까지)

분석 조건: PC/모바일 통합 검색량, 전체 연령, 전체 성별

측정 기준: 특정 기간 내 최대 검색량을 100으로 설정하고, 다른 날짜의 검색량을 상대적인 값으로 표현한 수치입니다.

2. 브랜드별 검색량 분석

데이터를 통해 5개 브랜드의 대중적 관심도(검색량)를 명확히 파악할 수 있습니다.

압도적인 1위: 나이키 (Nike)

검색량 수치가 주로 20 ~ 24 범위에 분포하며, 다른 모든 브랜드를 압도합니다.

이는 '나이키'가 특정 유행에 상관없이 대중적으로 꾸준히 높은 관심과 인지도를 유지하고 있음을 의미합니다.

확고한 2위: 아디다스 (Adidas)

검색량 수치가 주로 11 ~ 16 범위에 위치하며, 나이키 다음으로 높은 검색량을 보입니다.

나이키와 함께 스포츠웨어 시장의 양대 산맥임을 검색량 데이터를 통해 재확인할 수 있습니다.

주목받는 3위: 스투시 (Stussy)

검색량 수치가 주로 6 ~ 8 범위에 있으나, 11.59까지 오르는 등 변동성이 있습니다.

이는 '스투시'가 특정 아이템 출시나 셀럽 착용 등 외부 요인에 따라 관심도가 급증하는, 트렌드에 민감한 브랜드임을 시사합니다.

기타 브랜드: 브라운브레스 (Brownbreath) & 리 (Lee)

두 브랜드 모두 검색량 수치가 1.00 미만으로 매우 낮습니다.

이는 위 3개 브랜드와는 경쟁 그룹이 다르며, 대중적 인지도보다는 특정 마니아층을 타겟으로 하는 브랜드일 가능성이 높습니다.

3. 브랜드 간 상관관계 분석

상관관계는 한 브랜드의 검색량 변화가 다른 브랜드에 어떤 영향을 미치는지를 보여줍니다. 상관계수는 -1부터 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 함께 움직이고(정비례), -1에 가까울수록 반대로 움직입니다(반비례). 0에 가까우면 연관성이 거의 없습니다.

정확한 상관계수는 원본 데이터 파일(.xlsx)이 있어야 계산 가능하므로, 여기서는 제공된 데이터를 기반으로 경향성을 추정하여 분석합니다.

브랜드 조합예상 상관계수분석나이키 - 아디다스약한 양(+)의 상관관계두 브랜드는 대표적인 경쟁 관계로, 스포츠/패션 시장 전체의 관심이 커질 때 검색량이 동반 상승하는 경향이 있을 수 있습니다. 다만, 한쪽의 대규모 프로모션이 다른 쪽의 관심을 뺏어올 수도 있어 강한 상관관계를 보이지는 않을 것입니다.나이키/아디다스 - 스투시매우 약하거나 없음나이키/아디다스는 대중적 스포츠웨어, 스투시는 스트리트 패션으로 타겟 고객층과 유행 주기가 다소 다릅니다. 데이터상으로도 스투시 검색량이 높은 날(예: 11.59)에도 나이키/아디다스 검색량에 특별한 패턴이 보이지 않아 독립적으로 움직일 가능성이 높습니다.브라운브레스 - 리알 수 없음 (분석 무의미)두 브랜드 모두 검색량이 '0'에 가까운 값으로 매우 낮아, 데이터의 변화량이 거의 없습니다. 따라서 통계적으로 유의미한 상관관계를 분석하기 어렵습니다.

4. 시각화 자료(차트) 분석

제공된 차트는 산점도(Scatter Plot) 입니다.

차트의 축(X축, Y축)에 대한 설명이 없어 정확히 어떤 변수 간의 관계를 나타내는지 파악하기 어렵습니다.

추정: 차트는 각 브랜드의 검색량을 점으로 표현한 것으로 보입니다.

초록색 점들(Green): Y축 20 근처에 밀집되어 있어 나이키일 가능성이 높습니다.

붉은색 점들(Red): Y축 10~15 사이에 주로 분포하여 아디다스로 추정됩니다.

보라색/파란색 점들(Purple/Blue): Y축 0 근처에 깔려있어 브라운브레스와 리로 보입니다.

이 차트는 테이블 데이터를 시각적으로 재확인시켜주며, 브랜드들이 뚜렷한 검색량 그룹(Cluster)을 형성하고 있음을 한눈에 보여줍니다.

5. 종합 결론 및 제언

결론: 네이버 검색량 기준, 국내 패션 시장의 관심도는 나이키 > 아디다스 > 스투시 >> 기타 브랜드 순으로 명확한 계층 구조를 보입니다. 나이키와 아디다스는 '안정적인 강자', 스투시는 '트렌디한 추격자'의 위치에 있습니다.

제언:

1. (마케팅 전략 수립) 각 브랜드는 자신의 포지션에 맞는 전략을 수립해야 합니다. 나이키/아디다스는 시장 지배력 유지 전략을, 스투시는 트렌드를 주도하여 검색량 피크를 자주 만드는 전략을, 브라운브레스/리는 인지도 상승을 위한 근본적인 브랜딩 전략이 필요합니다.

2. (심층 분석) 현재 데이터는 '전체'를 대상으로 하므로, 연령과 성별을 세분화하여 분석하면 각 브랜드의 핵심 타겟 고객층을 파악하고 더 정교한 마케팅 전략을 도출할 수 있을 것입니다. (예: '스투시는 20대 남성에게 특히 인기가 많다' 등)

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4. 생성형 도구를 이용한 데이터 분석

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4. 생성형 도구를 이용한 데이터 분석

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네, 제공해주신 datalab (1).xlsx 파일의 데이터 분석 결과와 상관계수를 정리해 드리겠습니다.

데이터 분석 보고서: 겨울 간식 키워드 트렌드

본 보고서는 2024년 6월 10일부터 2025년 6월 10일까지의 '겨울', '붕어빵', '호떡', '호빵' 키워드에 대한 네이버 검색량 데이터를 분석한 것입니다.

1. 데이터 개요

분석 대상: '겨울', '붕어빵', '호떡', '호빵' 4개 키워드의 일별 검색량 추이

분석 기간: 2024-06-10 ~ 2025-06-10 (1년)

데이터 특징: 특정 기간 내 검색량이 가장 많았던 시점('붕어빵', 2024-12-03)을 100으로 설정하고, 나머지 값들을 상대적인 수치로 표현한 데이터입니다.

2. 상관관계 분석 (Correlation Analysis)

요청하신 상관계수는 파일 상단에 이미 계산되어 있으며, 그 결과는 다음과 같습니다. 상관계수는 1에 가까울수록 두 키워드의 검색량 추이가 매우 유사하다는 것을 의미합니다.

겨울붕어빵호떡호빵겨울10.9100.7640.911붕어빵0.91010.9040.982호떡0.7640.90410.869호빵0.9110.9820.8691

분석 결과:

모든 키워드 간의 높은 상관관계: 모든 키워드 쌍이 0.76 이상의 매우 높은 양의 상관관계를 보입니다. 이는 네 키워드의 검색량 추이가 거의 동일한 패턴으로 움직인다는 것을 의미합니다.

'겨울'과 겨울 간식의 연관성: '겨울' 키워드는 '붕어빵'(0.910), '호빵'(0.911)과 매우 강력한 상관관계를 보여, 사람들이 겨울을 인지할 때 이 간식들을 함께 떠올린다는 것을 명확히 알 수 있습니다.

간식 간의 강력한 동조화: 특히 '붕어빵'과 '호빵'의 상관계수는 0.982로 거의 1에 가깝습니다. 이는 두 간식의 검색 트렌드가 시기적으로 거의 완벽하게 일치함을 나타냅니다. '붕어빵'과 '호떡'(0.904)도 매우 높은 상관관계를 보입니다.

3. 트렌드 및 주요 특징 분석

가. 뚜렷한 계절성

모든 키워드는 전형적인 겨울 계절성을 보입니다.

비수기 (6월~8월): 검색량이 10 미만으로 매우 낮게 유지됩니다.

상승기 (9월~11월): 9월부터 서서히 검색량이 증가하기 시작해 10월에 급격히 상승하며, 11월에 최고조에 가까워집니다.

성수기 (11월 말~1월): 11월 말부터 1월까지 가장 높은 검색량을 기록하며, 이 시기에 사람들의 관심이 집중됩니다.

하락기 (2월~4월): 2월부터 검색량이 눈에 띄게 감소하여 4월 이후에는 다시 비수기 수준으로 돌아갑니다.

나. 키워드별 세부 분석

1. 붕어빵 (Bungeoppang):

압도적인 관심도: 분석 대상 간식 중 가장 높은 검색량(최고값 100.00, 2024-12-03)을 기록하며, 겨울 대표 간식으로서의 입지를 명확히 보여줍니다.

겨울 시즌의 시작과 끝을 가장 잘 대변하는 트렌드 지표입니다.

2. 호빵 (Hoppang):

붕어빵 다음으로 높은 검색량(최고값 43.57, 2024-12-03)을 보입니다.

트렌드 패턴이 붕어빵과 거의 동일하여(상관계수 0.982), 사람들이 붕어빵과 호빵을 거의 같은 시기에 소비하고 검색하는 경향이 있음을 알 수 있습니다.

3. 호떡 (Hotteok):

세 가지 간식 중에서는 검색량이 상대적으로 가장 낮지만, 겨울철에 관심이 집중되는 패턴은 동일합니다.

특이점: 2025년 3월 2일(38.47)과 3월 3일(26.02)에 다른 키워드들과 달리 검색량이 이례적으로 급증했습니다. 이는 당시 특정 방송 프로그램, SNS 챌린지, 혹은 이벤트성 이슈가 있었을 가능성을 시사합니다.

4. 겨울 (Winter):

'겨울' 키워드의 검색량 증가는 간식 키워드들의 검색량 증가를 이끄는 선행 지표 역할을 합니다.

날씨가 추워지기 시작하는 9월 말부터 검색량이 상승하여, 사람들이 계절의 변화를 체감하며 관련 정보를 탐색하기 시작하는 것을 보여줍니다.

4. 결론 및 인사이트

1. 겨울 간식 3인방의 동조화: '붕어빵', '호떡', '호빵'은 '겨울'이라는 계절적 요인에 매우 강하게 연결되어 있으며, 검색 트렌드가 거의 동시에 움직이는 '겨울 간식 패키지'로 인식되고 있습니다.

2. 관심도 서열: 검색량을 기준으로 사람들의 관심도는 붕어빵 > 호빵 > 호떡 순으로 나타납니다. 붕어빵이 겨울 간식의 '대장' 역할을 하고 있습니다.

3. 시즈널 마케팅 시사점: 관련 상품(가정용 호떡/붕어빵/호빵 제품, 길거리 음식점 등)의 마케팅 및 프로모션은 9월 말부터 준비하여 10월 중순에 시작하고, 11월부터 1월까지 집중하는 것이 가장 효과적일 것으로 판단됩니다. 2월부터는 시즌오프 전략을 고려해야 합니다.

4. 이상치(Outlier) 분석의 중요성: '호떡'의 3월 급증 사례처럼, 일반적인 계절성 외에 특정 이벤트가 검색량에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 관련 마케팅 시에는 실시간 이슈 모니터링이 중요합니다.

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5. 코랩을 활용한 데이터분석

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5. 코랩을 활용한 데이터분석

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코랩 파일을 생성하는 방법은 그림 참고

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네, 알겠습니다. 두 번째로 제공해주신 

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네, 알겠습니다. 두 번째로 제공해주신 '모의고사'와 '메가스터디'의 2022년 연간 데이터에 대한 분석 결과와 상관계수를 정리해 드리겠습니다.

네이버 데이터랩 검색어 트렌드 분석 결과 (datalab (5).xlsx)

제공해주신 '모의고사'와 '메가스터디'의 2022년 1월 1일부터 12월 31일까지의 네이버 통합검색(통검) 데이터를 분석한 결과입니다.

1. 데이터 개요

분석 데이터: '모의고사', '메가스터디' 키워드 검색량

분석 기간: 2022년 1월 1일 ~ 2022년 12월 31일 (일간)

데이터 출처: 네이버 데이터랩 (Naver Datalab)

특이사항: 검색량은 상대적인 값으로, 2022년 11월 17일 '메가스터디'의 검색량을 100으로 설정하고 다른 날짜의 검색량을 상대적으로 표시합니다.

2. 주요 분석 결과

가. 키워드별 검색량 추세 분석

'모의고사' 키워드:

평소에는 검색량이 1 미만으로 매우 낮게 유지되다가, 특정 날짜에 폭발적으로 급증하는 패턴이 뚜렷하게 나타납니다.

이러한 급증은 하루나 이틀 만에 빠르게 원래 수준으로 돌아오는 전형적인 '이벤트성' 키워드의 특성을 보입니다.

1년 동안 총 4~5번의 뚜렷한 급등 시점이 관찰됩니다.

'메가스터디' 키워드:

'모의고사'에 비해 연중 꾸준히 높은 검색량을 유지하고 있습니다. 이는 '메가스터디'가 특정 시험일 외에도 강의 수강, 입시 정보 탐색 등을 위해 상시적으로 검색되는 키워드임을 의미합니다.

'모의고사' 검색량이 급증하는 시점에 '메가스터디'의 검색량도 동반 상승하는 패턴이 명확하게 나타납니다.

연중 최고 검색량(100)은 2022년 11월 17일에 기록되었습니다.

나. 검색량 급증(Peak) 시점 심층 분석

두 키워드의 검색량이 동시에 급증한 시점은 전국 단위의 주요 모의고사 및 대학수학능력시험(수능)일과 정확히 일치합니다.

1. 3월 24일 (3월 학력평가): '모의고사'와 '메가스터디' 검색량이 처음으로 동반 급등합니다. 학생들이 시험 직후 채점, 등급컷 확인을 위해 검색한 것으로 보입니다.

2. 6월 9일 (수능 6월 모의평가): '모의고사' 검색량이 연중 최고 수준(35.40)을 기록하며, '메가스터디' 검색량도 크게 치솟았습니다. 6월 모의평가의 중요성을 보여주는 대목입니다.

3. 8월 31일 (수능 9월 모의평가): 6월과 마찬가지로 두 키워드의 검색량이 폭발적으로 증가했습니다.

4. 11월 17일 (대학수학능력시험 본고사):

'메가스터디' 검색량이 연중 최고치(100)를 기록했습니다. 이는 수능 시험 직후 가채점, 예상 등급컷, 해설 강의 등 관련 서비스에 대한 수요가 최고조에 달했음을 의미합니다.

흥미롭게도 이날 '모의고사' 키워드 자체의 검색량은 높지 않습니다. 수험생들이 '모의고사'가 아닌 '수능 등급컷', '메가스터디' 등 더 직접적인 키워드를 검색했기 때문으로 분석됩니다.

다. 키워드 비교 분석

검색량의 절대적인 수치는 '메가스터디'가 '모의고사'를 압도합니다.

하지만 '모의고사' 검색량이 0에 가까운 평상시를 제외하고, 모의고사 당일에는 두 키워드의 검색량 패턴이 매우 유사하게 움직입니다.

이는 '모의고사 실시'라는 이벤트가 '메가스터디' 사이트 방문을 유도하는 강력한 계기가 됨을 시사합니다.

3. 상관계수 분석

두 키워드 간의 연관성을 수치적으로 파악하기 위해 상관계수를 분석했습니다.

상관계수(Correlation Coefficient): 0.329

상관계수 해석:
상관계수 0.329는 '약한 양의 상관관계'를 의미합니다. 이는 두 키워드가 어느 정도 같은 방향으로 움직이는 경향이 있지만, 그 관계가 이전 분석(블랙프라이데이-아마존, 0.920)만큼 매우 강하지는 않다는 뜻입니다.

상관계수가 예상보다 낮게 나온 이유는 다음과 같습니다.

'모의고사' 검색량은 시험 당일을 제외한 대부분의 날에 0에 가까운 값을 가집니다.

반면 '메가스터디'는 연중 꾸준한 검색량을 유지합니다.

이처럼 두 데이터의 평상시 패턴이 매우 다르기 때문에, 전체 기간을 대상으로 계산한 상관계수 값은 낮게 측정될 수밖에 없습니다. 하지만 특정 이벤트(시험일)가 발생했을 때의 동조 현상은 매우 뚜렷합니다.

4. 종합 결론

'모의고사'와 '메가스터디'의 검색량은 2022년 주요 학력평가 및 수능 일정과 완벽하게 일치하는 주기성을 보입니다.

'모의고사'는 시험 당일에만 검색이 폭증하는 '이벤트 알림' 성격의 키워드이며, '메가스터디'는 학생들이 시험 직후 등급컷, 해설 강의 등의 정보를 얻기 위해 찾는 '목적지' 성격의 키워드입니다.

특히 대학수학능력시험 당일(11월 17일)에 '메가스터디' 검색량이 정점을 찍는 것은, 수능이 입시 교육 플랫폼에 가장 큰 트래픽을 유발하는 핵심 이벤트임을 증명합니다.

상관계수는 0.329로 약한 양의 관계를 보이지만, 이는 평상시 데이터 패턴의 차이 때문이며, 그래프의 시각적 분석을 통해 시험일에는 두 키워드가 매우 강하게 연동됨을 확인할 수 있습니다.

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6. 코랩을 활용한 데이터 분석 결과

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6. 코랩을 활용한 데이터 분석 결과

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5. 코랩을 활용한 데이터분석

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5. 코랩을 활용한 데이터분석

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5.코랩을 활용한 데이터분석 결과

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5.코랩을 활용한 데이터분석 결과

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5. 코랩을 활용한 데이터분석

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5. 코랩을 활용한 데이터분석

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5.코랩을 활용한 데이터분석 결과(파이선코드)

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5.코랩을 활용한 데이터분석 결과(파이선코드)

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코랩을 활용한 데이터분석

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코랩을 활용한 데이터분석

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5. 코랩을 활용한 데이터분석 결과(파이썬코드)

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5. 코랩을 활용한 데이터분석 결과(파이썬코드)

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5.  코랩을 활용한 데이터 분석 결과 (파이썬코드)

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5.  코랩을 활용한 데이터 분석 결과 (파이썬코드)

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5.코랩을 활용한 데이터분석 결과(파이썬코드)

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5.코랩을 활용한 데이터분석 결과(파이썬코드)

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'알레르기'와 '항히스타민제'의 검색량은 봄/가을철 알레르기 시즌에 동반 급증하는 강한 계절성을 보였다. 그러나, 겨울철에는 감기/독감 증상 완화 목적으로 '항히스타민제'가 단독으로 많이 검색되어, 전체 상관관계 수치를 왜곡하는 현상이 나타났다.

이번 활동을 통해 AI를 통해서 코드를 짜는 방법도 경험해 보았고, 데이터 검색과 분석을 해보는 경험을 통해 AI를 어떻게 사용해야 할지에 대해 흥미를 가지게 되었다.

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간식과 쥬스 그리고 초콜릿은 어느 상관관계도 가지지 않는다. 과자가 7-8월에 증가한다는 것을 알수 있었다,

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사과와 배는 유의미한 양의 상관관계를 가지고 있습니다. 저는 양의 상관관계를 예측했으며 결과 또한 똑같이 나왔습니다. 했던 것들 중에서 구글코랩의 ai를 사용해서 코딩을 하는 부분이 인상 깊었고 지금은 제대로 코딩이 되지 않지만 더 발전 시켜 코딩을 완성 하고 싶습니다.

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5. 코어랩을 활용한 데이터 분석 결과 (파이썬 코드)

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5. 코어랩을 활용한 데이터 분석 결과 (파이썬 코드)

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5.코랩을 활용한 데이터 분석 결과 (파이썬 코드)

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5.코랩을 활용한 데이터 분석 결과 (파이썬 코드)

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'모의고사'는 시험 당일에만 검색량이 폭증하는 '이벤트성' 키워드이며, '메가스터디'는 시험 직후 등급컷, 해설 등을 확인하기 위해 검색량이 동반 급증하는 '목적지' 키워드의 특성을 보인다. 두 검색량은 주요 시험 일정을 따라 강하게 연동된다.

상관계수: 0.329

'모의고사와 메가스터디 검색량은 비례할 것'이라는 가설 검증 결과, 상관계수는 0.329로 약한 양의 관계를 보였다. 이는 '모의고사' 검색이 시험일에만 집중되어 전체 통계치가 낮아졌기 때문이다. 하지만 실제 주요 시험일에는 두 검색량이 함께 폭증하여 가설처럼 강한 비례 관계를 뚜렷하게 보였다.

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5. 코어랩을 활용한 데이터 분석 결과

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5. 코어랩을 활용한 데이터 분석 결과

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매년 연초에는 불면증 관련 검색이 급증하는 시기이다. 새로운 한 해를 맞이하거나 계절의 변화 특히 봄이 시작되는 시점에 많은 사람들이 수면 문제 불면증으로 인한 어려움을 겪고 있음을 보여준다. 개인적인 신년 계획, 학업이나 직장 관련 새로운 시작, 혹은 계절 변화로 인한 신체적/정신적 변화와 연관될 수 있을 것 같다. 불면증은 특정 연령대에 국한되지 않는 보편적인 문제이다.

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11월과 12월,11월과 1월은 음의 상관계수가 나타났고 12월과 1월은 양의 상관계수가 나타났다. 모두 양의 상관계수가 나올줄알았는데 다르게 나와서 신기하였다 다음은 딸기로 해보고싶다

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겨울과 붕어빵, 호떡, 호빵에 대한 상관 관계를 조사했는데 겨울과 붕어빵(0.91), 호떡(0.764), 호빵(0.911)은 예상대로 양의 상관 관계를 가지는 것을 볼 수 있었다. 붕어빵이 가장 높을줄 알았는데 호빵이 붕어빵보다 더 높은 상관 계수를 가진다는 점이 예상과 달랐고, 겨울 간식끼리도 높은 상관 계수를 가진다는 점을 알 수 있었다. 파이썬 코드같은 경우에는 오류때문에 최종적으로 실행을 못해봐서 아쉬웠고, 이 방법으로 다른 키워드 간의 상관계수도 나중에 분석해보고 싶다.

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여행과 캠핑장은 0.2809의 상관계수를 가졌다. 여행의 검색량이 급증하면 캠핑장의 검색량도 급증할 것이라고 예상했는데 두키워드는 양의 상관관계이지만 강한 연관은 없었다. 이번활동을 통해 생성형 ai를 활용해 파이썬코드를 만들 수 있다는 것을 알게되었다. 새로운 내용을 많이 알아갔고 스프레드시트를 처음 활용해 보았는데 이제 혼자서 차트 자료를 만들 수 있을거같다. 향후에는 직접적으로 관계가 있는 것들은 어떤식으로 그래프가 그려지고 상관계수가 나옿는지 알고 싶다. 앞으로 자료를 다루고 파일을 다루는 능력(엑셀등을 다루는)을 더 많이 발전시켜야겠다.

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공포 컨텐츠에 관한 관심은 계절과 유의미한 상관관계를 가지지 않습니다. 저는 여름에 공포 컨텐츠에 관한 관심이 높을 것이라 예상했지만 2023년과 2024년의 데이터를 비교해봤을 때 양상이 아예 다르게 나타나며 상관계수 또한 약 0.1로 계절과는 관련이 없다는 것을 보여주고 있습니다.

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국내 패션 검색 트렌드는 독자적인 이벤트로 움직이는 '나이키', 시장 흐름을 대변하는 '아디다스', 그리고 독립적 팬덤을 가진 '스투시' 등 명확히 구분된 경쟁 구도를 보여줍니다. 상관계수 분석 결과, 나이키는 다른 브랜드와 무관하게 움직이지만 아디다스, 브라운브레스, 리는 유사한 소비자층을 공유하며 함께 움직이는 경향이 뚜렷했습니다. 따라서 각 브랜드는 전체 시장이 아닌 자신의 경쟁 포지션에 맞는 차별화된 마케팅 전략을 수립해야 효과적입니다.

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공포 컨텐츠에 관한 관심은 계절과 유의미한 상관관계를 가지지 않습니다. 저는 여름에 공포 컨텐츠에 관한 관심이 높을 것이라 예상했지만 2023년과 2024년의 데이터를 비교해봤을 때 양상이 아예 다르게 나타나며 상관계수 또한 약 0.1로 연도별로 데이터가 아예 다르게 나타나는 것을 보여주고 있습니다. 또한 데이터를 일별로 확인했을 때 값이 높게 니타난 달의 경우 전체적인 값이 높다기보다는 유독 값이 높게 나타나는 날 하루가 있기 때문으로 보였습니다. 이를 통해 추론하자면 계절 등의 환경 요인보다는 대형 공포 컨텐츠의 등장 등이 많은 영향을 끼치는 것으로 추론할 수 있습니다.