부산시 카페 상권 분석; 매장이용 카페와 테이크아웃 카페 비교

• 영문명: Analysis of the cafe commercial area in Busan; A comparison between in-store and takeout cafes
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 권숙희(Sookhee Kwon) 한고은(Goeun Han) 노맹석(Maengseok Noh)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.26 No.2, 501~512쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.04.30

국문 초록

부산시 카페 상권은 매년 증가의 추세를 보이며 경제적 수준이 향상됨으로 인해 그 수요 또한 증가하는 추세이다. 커피 산업의 동향과 소비 패턴은 다양한 요인에 의해 영향을 받으며, 특히 COVID-19와 같은 예기치 못한 사회적 변화로 인해 더욱 변동성이 높아졌다. 본 연구는 부산시 인구 추세, 코로나 확진자 수와 소비자물가지수(consumer price index, CPI)를 반영하여 부산시 카페 상권의 동향을 분석하고 미래 추이를 예측하고자 한다. 특히, 고객의 이용 패턴에 따라 매장이용 대표 카페와 테이크아웃 대표 카페로 구분하고 카페 수의 추세와 예측값을 다변량 시계열 분석하고자 한다. 본 논문에서 사용된 데이터는 공공데이터를 수집하고 정리하고, 분석 도구로 오픈소스인 파이썬 프로그래밍 언어를 사용한다. 부산 카페 상권 분석 방법은 회귀분석, SARIMAX(seasonal autoregressive integrated moving average with exogenous), VAR(vector autoregression)을 사용한다. 이를 통해 두 유형의 카페가 각각 어떻게 환경적 변인에 영향을 받고 있는지를 파악하고, 각 분석 방법의 성능과 예측 능력을 비교한다. 이를 통해 도출된 결과는 지역 카페 상권의 향후 발전 방향과 예측에 유용한 인사이트를 제공할 것으로 기대된다.

영문 초록

The cafe business in Busan exhibits an annual growth trend, driven by an improving economic level and an increasing demand. Trends and consumption patterns in the cafe industry are subject to various influencing factors, and the volatility has intensified, particularly due to unexpected societal changes such as COVID-19. This study aims to analyze and predict trends in Busan's cafe business by considering population trends, the number of COVID cases, and the Consumer Price Index (CPI) of Busan. In particular, according to customer usage patterns, we will classify cafes as in-store cafe and takeout cafe, and analyze trends and forecasts of the number of cafes in a multivariate time series. The data used in this paper is collected and utilized from public data, and the open source Python programming language is used for analysis. The Busan cafe commercial district analysis method uses regression analysis, SARIMAX (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous), and VAR (Vector Autoregression). Through this, we understand how the two types of cafes are affected by environmental variables and compare the performance and prediction ability of each analysis method. The results derived from this are expected to provide useful insights into the future development direction and prediction of the local cafe commercial area.

목차

1. 서론

2. 분석 데이터

3. 연구 방법

4. 결론

References

키워드

카페 상권 회귀분석 SARIMAX VAR cafe commercial area regression analysis SARIMAX VAR