[오예은]section01 solo project

## 프롤로그
**"무슨 애호박이 하나에 3천원이나 해~~ 당분간 찌개에 호박 못넣겠다!"**
두둥... 내가 좋아하는 호박 된장찌개를 못먹는다고요...?
고추장찌개든 된장찌개든 호박이 없으면 그것은 앙꼬없는 찐빵이오. 내겐 아무의미 없..다...고요...

어느날 어머니가 내게 던진 충격적인(?) 한마디로 태풍이 올때도 무섭지만 가고서도 무섭구나 하는 것을 느꼈다.
올 여름 대한민국을 강타했던 두 번의 태풍..
그리고 연이어 추석이 다가오면서 농수산물의 가격이 올랐다고 하는데, 이 것이 사실인지 간단한 분석을 통해 알아보자.

### < 7~9월 가격정보 바탕으로 채소군의 판매가격 변동 확인하기 >
- **분석 배경**
8월 말 ~ 9월 초에 태풍이 한반도를 여러 번 휩쓸고 갔다.(8호 바비(8/26), 9호 마이삭(9/3), 10호 하이선(9/7))
게다가 10월 초 추석이 있어 9월 채소값이 폭등했을 것으로 예상하는데 과연 예상이 맞을까?

- **분석 목표**
7 ~ 9월 상품별 판매가격 추이 확인을 확인하고,
7 ~ 9월의 상품 판매가격 변동 비율 분석을 통해 상품군 간 판매가격 변동에 유의미한 차이가 있는지 비교

- **데이터 출처**
한국소비자원 상품별 가격동향 (437개의 상품)
데이터 추출기준 : 조회유형-`시점비교`, 기간유형-`월별`, 조회기간-`['2020-07'-'2020-08']`, `['2020-07'-'2020-09']`

## 데이터 전처리 작업

데이터 분석을 위해서 사이트에서 내려받은 데이터는 이런 모양이었다.

우리가 확인하고자 하는 상품별 판매가격 데이터와 각 상품별 가격변동률을 확인하기 위해 아래와 같은 절차를 거쳐 데이터를 다듬었다.
- 데이터를 내려받을 당시 두 개 달의 데이터만 출력되어, 7-9월 데이터와 7-8월 데이터를 각각 받아서, 쓰지 않는 정보를 제외하고 두 데이터를 합쳤다.
- 판매가격/단위가격이 한번에 나와있어서 '/'표시를 기준으로 가격을 분리하고 판매가격만 따로 뽑아내었다.
- 9월 가격이 등록되지 않은 상품 1가지를 제외한 후 분석을 진행했다.
- 상품의 판매가가 넓은 가격분포를 보이고 있어서 상품간 비교를 위해 '가격변동률' 항목을 만들었다.

> 자세한 전처리 과정은 [노트북](https://colab.research.google.com/drive/1jDK6NWqt_ouGHdrz-1Z8Rbf564A8_3bc?usp=sharing)에서 확인하실 수 있습니다.

## 상품의 7~9월 가격 추이 확인하기
상품 436개의 가격 추이는 아래와 같다.

## 상품별 가격변동률 비교하기
436가지 항목 중 가격 변동이 큰 항목의 상승/하락 Top30을 뽑아보았다.

### - 가격 상승률이 큰 상품 30가지
> 상위권을 배추, 파, 깻잎, 가지, 고추 등 채소류가 차지하고 있었다. 항목을 보며 흥미로웠던 점은 상위 30개 안에 상당 수의 바디/세안용품이 있었다는 점인데, 지금 이 분석과는 별개로 이 상품군(바디용품)과 가격 분석 시점 간에 어떤 영향이 있었는지 추가로 분석을 해볼 수도 있을 것 같다.

### - 가격 하락률이 큰 상품 30가지
> 가격 하락폭이 큰 상품군의 대부분은 이미용품, 세탁/주방/가사용품 등 일반가공품이 차지했다. 이 테이블에도 특이하게 고구마(호박고구마, 밤고구마)가 1, 3위에 올랐는데, 고구마의 생산량이 늘었거나 코로나가 지속되면서 다이어트를 위한 고구마 소비가 줄은 영향이 있지 않을까 조심스럽게 추측해본다.(뇌피셜)

## 상품군 별 가격 변동에 차이가 있는지 확인하기
그렇다면, 정말 채소의 가격이 유독 많이 오른 것인지 검증이 필요하다.
이를 위해 상품군(대분류) 별 가격변동률에 차이가 있는지 각 상품군별 통계치를 확인하고, T-test를 활용하여 가설검정을 시행했다.
### -상품군별 가격변동률 통계치

### -농축수산물 vs. 일반공산품 가격변동률에 대한 T-test 시행
``` py
stats.ttest_ind(sprice['변동률'][sprice['대분류명']=='농축수산물'], sprice['변동률'][sprice['대분류명']=='일반공산품'])
```
> T값이 약 7.699, P값이 약 9.681e-13으로 신뢰도 95% 하에서 '농축수산물과 일반공산품의 가격변동률은 동일하다'라는 귀무가설을 기각하고 대안가설을 채택한다. 따라서, 농축수산물과 일반공산품의 가격변동률이 통계적으로 유의미한 차이가 있다고 할 수 있다.

### -가공식품 vs. 농축수산물 가격변동률에 대한 T-test 시행
```py
stats.ttest_ind(sprice['변동률'][sprice['대분류명']=='가공식품'], sprice['변동률'][sprice['대분류명']=='농축수산물'])
```
>T값이 약 -10.99, P값이 약 6.7771e-24으로 '농축수산물과 가공품의 가격변동률은 동일하다'라는 귀무가설을 기각하고 대안가설을 채택한다. 따라서, 농축수산물과 가공품의 가격변동률이 통계적으로 유의미한 차이가 있다고 할 수 있다.

### -가공식품 vs. 일반공산품 가격변동률에 대한 T-test 시행
``` py
stats.ttest_ind(sprice['변동률'][sprice['대분류명']=='가공식품'], sprice['변동률'][sprice['대분류명']=='일반공산품'])
```
> T값이 약 0.514, P값이 약 0.60으로 신뢰도 95%하에서 '가공식품과 일반공산품의 가격변동률은 동일하다'라는 귀무가설을 기각할 수 없다.

## 결론
이 분석을 통해 확인하고자 했던 것은 2020년 7 ~ 9월 상품별 가격 추이와 다른 항목보다 농축수산물의 가격이 비싸졌는지였다.

소비자원의 데이터를 통해 436개 상품의 7월 대비 9월 가격 변동 비율을 보았을 때

가격이 가장 많이 상승한 항목은
**배추(82.8%), 쪽파(흙쪽파)(81.3%), 무(줄기 없는 무)(69.1%), 양배추(64.0%),애호박(64.0%)** 순이었으며

가격이 가장 많이 하락한 항목은
**고구마(껍질 있는 호박고구마)(-25.88%), 뉴트로지나 딥클린 포밍 클렌저(175g)(-16.17%), 고구마(껍질 있는 밤고구마)(-14.54%), 청정원 순창 쌈장(-10.99%), 듀라셀 울트라 파워체크 AA*2입(피엔지)(-10.32%)** 순이다.

상품 대분류별로 가격변동률을 보면
**농축수산물과 가공식품의 가격이 각각 평균적으로 19%, 0.05% 상승**하였고, **일반공산품은 평균 0.15% 하락**한 것으로 나타났다. 또한 각 농축수산물의 변화 폭이 다른 상품군과 통계적으로 차이가 있는 것으로 확인되었다.

따라서, 상품군별 가격변동률 분석을 통해 일반 공산품과 가공품의 가격 변동은 적었지만 농축수산물(채소류)의 가격이 7월에 비해서 9월 많은 폭으로 상승하였음을 확인할 수 있었다.
(다만, 이것이 태풍의 영향인지 추석이 다가옴에 따른 가격상승인지, 각각의 영향이 얼마나 되는지는 추가로 분석이 필요할 것이다.)

## 에필로그
다행히 우리집엔 할머니가 정성껏 키우신 애호박도 아닌 늙은호박도 아닌 젊은 호박(?)을 주셔서 호박이 들어간 풍성한 식탁을 누릴 수 있었다.
한편, 결과를 보면 가격이 폭등한 채소류의 상당수는 김치의 재료인데, 한국인에게 김치는 밥 만큼이나 중요한 식탁 메뉴이다.
그럼 배추와 파, 무 같은 재료를 사는 대신 완성된 김치를 사먹는 것이 나을까? 이것에 대한 판단은 이 글을 읽는 당신에게 맡기겠다.
```py
sprice[sprice['상품명'].str.contains('김치')]
```