위 자료는 BOAZ 2016 하반기 프로젝트 주제의 하나로, Advanced 정규세션 동안 Base 정규세션에서 배웠던 다양한 이론들과 기본 지식들, 그리고 툴 활용능력들을 직접 실행하며 진행한 결과물입니다. *** 서울시내 상권분석/폐업률을 기준으로 한 서울시 창업기업의 생존률 분석 *** 스타벅스 옆에 있는 이디야 카페가 생존율이 높은 것에 착안하여 서울시 강남구 상권 데이터를 생존분석과 접목하여 분석해 음식점 입지 선정 전략에 대해 고찰함. 6기 김상엽 중앙대학교 영어영문학부 6기 김동환 서울과학기술대학교 산업공학과 6기 임재성 광운대학교 산업심리학과 6기 전현우 서울시립대학교 통계학과 ** 국내 최초 대학생 빅데이터 연합동아리 BOAZ ** Blog : http://BOAZbigdata.com Facebook : http://fb.com/BOAZbigdata

1. 스벅 옆 이디야
강남구 창업음식점
생존율 분석
서울시립대학교 통계학과 전현우
중앙대학교 영어영문학과 김상엽
광운대학교 산업심리학과 임재성
서울과학기술대학교 산업공학과 김동환

2. INDEX
주제선정배경
데이터 수집
데이터 시각화
데이터 분석
결론

3. 주제선정배경
높은 자영업 비율1
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론
통계출처 : OECD

4. 주제선정배경
왜 자영업 중에서 음식점을?1
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론
14.6%
2015년 음식∙숙박업 자영업자 비율
(전체 3위)
23%
통계출처 : 통계청, 농림축산식품부
2015년 외식업 폐업률
(전체 1위)

5. 주제선정배경
이디야가 알려주는 교훈(1)1
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론

6. 주제선정배경
이디야가 알려주는 교훈(2)1
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론
어머
여긴 창업 해야해!
스타벅스를 발견한
이디야 사장님의
시선

7. 데이터 출처
공공데이터 활용2
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론
서울 열린 데이터 광장
-> 상권 프로파일링 정보

8. 데이터 시각화
Hot 플레이스 찾기(1)3
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론

9. 데이터 시각화
Hot 플레이스 찾기(2)3
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론
창업 수 변동 폐업 수 변동

10. 데이터 시각화
Hot 플레이스 찾기(3)3
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론

11. 10,000개 가량 되는 강남음식점 카테고리에서 분류가 제대로 이루어져 있지 않음
?
?
…
데이터 시각화
고난의 시작3
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론

12. 데이터 시각화
눈물3
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론

13. 데이터 시각화
음식점 분류3
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론
분류 전 분류 후

14. 데이터 분석
생존분석이란?(1)4
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론
생존시간자료를 분석하는 통계적 방법
치료방법이나 예후인자 등이 생존에 미치는 영향을 추정

15. 데이터 분석
생존분석이란?(2)4
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론

16. 데이터 분석
업종별 위험함수(1)4
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론
카페
양식집
술집
중국집

17. 데이터 분석
업종별 위험함수(2)4
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론
분식집
일식집
한식집
치킨집

18. 데이터 분석
동별 위험함수4
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론
압구정동
대치1동
논현1동
일원1동

19. 데이터 분석
콕스 비례위험 모형4
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론
h(t|X) = h(t)*exp(𝑋1 𝛽1 + 𝑋1 𝛽1 + ∙∙∙ + 𝑋 𝑝 𝛽 𝑝)
h(t) = 기저위험함수
𝑋1 𝛽1 + 𝑋1 𝛽1 + ∙∙∙ + 𝑋 𝑝 𝛽 𝑝 = 회귀식, 모수적 가정 O
공변량에 대한 위험비!

20. 데이터 분석
한식업종에 대한 분석 결과4
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론

21. 데이터 분석
업종별 요약결과4
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론
업종 유의미한 변수
한식 30대 유동인구비율, 30대 직장여성비율,직장인구수
중식 유동인구수, 상주인구수
양식 유동인구수, 30대 유동인구비, 직장인구수, 30대 직장인구비, 여성매출비율
일식 여성/남성, 40대 유동인구비,상주인구수,직장인구수,직장20대비,직장40대비,
매출건수,여성매출
분식 20대 유동인구비,상주인구,직장인구,20대직장인구,매출건수,여성비율,
40대 매출건수
치킨 여성/남성
카페 여성/남성,30대유동인구,직장인20대비율,직장인구/상주인구
주점 30대 유동인구비,30대 직장여성비,매출,판매건수

22. 결론
결론(1)5
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론
30대 직장 남성을
잡아라!
유동인구 싫어요
강남사람 좋아요
강남 여심들을 잡을 것!
(직장+유동)
30대 커리어 우먼이
직장인 남친을 데려오도록!

23. 결론
결론(2)5
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론
20대의 젊은 입맛을!
박리다매!
여성 비율에
더 민감해요
직장인구를 잡아라!
단 20대는 예외~
유동인구를 더 잡자!
매출단가도 높여야 할 것!

24. 결론
결론(3), 한식의 위치선정5
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론

25. 결론
결론(4)5
선정배경ㅣ출처ㅣ시각화ㅣ분석ㅣ결론
한식 입지선정에서 평균적인 위험도를 보이는 개포2동을 중심으로 비율로 나타냄