안녕하세요, 썰 풀기 좋아하는 세아아부지입니다.

새로운 데이터는 항상 관심이 가는데요, 이번 대회에는 많은 회사들이 관심있어하는 배달 데이터가 공유되었네요!

충분히 관심있고 도전해볼만한데, 저는 도저히 시간이 안되네요ㅠㅠ

더 많은 분들이 참여하고 주제 잡기 어려운 분들이 편하게 시작할 수 있도록 마음대로 썰을 풀어볼까 합니다.

1. "공개된 데이터는 조금 뻔해 보일 수 있다"

자칫 잘못하면 이번 대회는 누가 그래프 이쁘고 멋있게 그리나로 빠질 수 있어보입니다.

배달 주문 상세, 생활인구, 개업/폐업 데이터를 엮어 주제를 생각하다보면 뻔해지니까요.

"코로나로 인해 거리에는 사람이 줄고, 배달주문이 엄청 늘고, 폐업하는 점포가 늘어났다"

여기서 역으로 질문할 필요가 있습니다.

과연 (모든 곳, 모든 시간에서) 생활인구가 줄었을까요?

과연 (모든 곳, 모든 연령대에서) 배달 주문이 엄청 늘었을까요?

과연 (모든 곳, 모든 업종에서) 폐업하는 점포가 늘었을까요?

전체적인 큰 그림도 중요하지만 인사이트를 얻으려면 변수를 하나 더 넣어서 조금 더 깊이 생각하고,

상대적인 변화를 잘 파악해서 적절한 그래프로 잘 표현하는 것이 중요합니다.

2. "배달만이 대안은 아니다"

코로나로 배달 주문이 많아지고 시장이 커진 것은 부정할 수 없는 그냥 팩트입니다.  배달 오토바이 너무 많아요... 좀 살살탔으면...

근데, 코로나로 밖에서 밥을 못먹으니까 배달만 하는 것은 아니죠. 좀 더 넓게 생각해봅시다.

배달은 비교적 음식값도 비싸고 배달비도 붙기 때문에 모두가 선호하는 방법은 아닙니다.

재료사서 직접 밥 해먹는게 여전히 제일 싼데요, 식자재를 직접 마트에 가서 살 수 없으니 마트/슈퍼 배송을 이용하는 사람도 늘었습니다.

물론 싼 식자재만 잘 나가는 것은 아닙니다. 코로나 이전부터 마켓컬리는 유기농이나 고오급 식자재를 팔았고, 코로나로 더 크게 성장했습니다.

ssg.com의 새벽배송을 보면 이마트꺼 말고도 신세계백화점 식품매장 상품도 팔고 있고 맨날 품절입니다. 장사 잘되더라구요.

HMR이라 쓰고 햇반, 비비고라고 읽은 가정간편식 시장은 얼마나 커졌는지 CJ는 오프라인 외식사업을 접고 비비고에 집중하고 있고,

비싸지만 재료손질까지 다되어 있어서 손쉽게 있어보이는 요리를 만들 수 있는 밀키트 시장도 크게 성장했습니다.

배달말고도 다양한 먹는 방법이 있다는 건데요, 성향이나 지역이나 소득같은 배경에 따라 조금씩 행동이 다를 수 있겠죠.

이런 것이 1.에서 말한 차이의 영향이 될 수 있습니다.

식문화의 변화와 동시에 주목 받는 곳이 있습니다. 바로 택배, 물류사입니다.

이건 음식뿐만이 아니라 다른 모든 상품과도 관련되어 있는데요, 온라인쇼핑이 대세다 보니 택배 물동량이 느는데, 물동량만 느는 것이 아니라 데이터도 같이 늘겠죠?

일상생활 리포트 | NOW | CJ대한통운 (cjlogistics.com)

택배사도 택배만 보내는게 아니라 데이터 잘 정리해서 수집합니다. 꼭 한번 살펴보시길 추천드립니다.

시각화 중심의 대회다보니 쉽지 않습니다.

아이디어 뿐만 아니라 탄탄한 분석과 시각화 도구까지 신경을 써야합니다.

제가 참여했다면 예전 대회에서 만들었던 지도 시각화를 가져왔을 것 같네요.

여러 시각화 이후에 Python이든 R이든 leaflet 활용해서 지도 시각화로 마무리를 하는 그림을 그렸을 것 같습니다.

관심있으신분들은 아래의 링크를 확인해보시고, 더 궁금하신 R사용자분들은 R로 만든 소스파일도 살펴보세요.

(.Rproj RStudio 프로젝트 파일을 실행한 다음 .R 스크립트를 열고 오른쪽 위 RUN 아이콘을 클릭하면됩니다.)

그리고 이전 시각화 대회를 보면 더 좋은 다른 분들의 대시보드 예제도 있으니 참고하시구요!

• 대시보드 링크 : https://imkdoug.shinyapps.io/covid/
• 소스파일 링크 : https://bit.ly/corona_dashboard_seafather

외부 상황을 포함한 아이디어를 반영하기 위해서는 외부 데이터가 필요한데요,

제가 위에서 언급한 내용과 관련된 외부 데이터는 사실상 구할 수 없습니다.

그럼에도 불구하고 좀 더 넓게 봐야 다른 팀들과 차별화가 가능할 것 같네요!

망설이지 말고 좋은 데이터, 좋은 주제니까 과감히 도전해보세요:)