ELT process - data table 설계

[srlee056]

Raw_data 형식

시도 데이터

• 접수 일자
• 출발지역
• 도착지역
• 카테고리
• 중량 총합
• 부피 총합
• 총 우편 배송 수

동 데이터

• 접수 일자
• 배달 일자
• 출발지역
• 도착지역

테이블 설계

• 지역별

  • 시도단위 색깔별 구분(출발+도착기준 물동량, 출발지역기준 물동량, 도착지역기준 물동량)

  테이블 형식 예시 (서울특별시를 출발기준으로 하는 우편배송수 그룹)

  	출발지역	도착지역	총 우편 배송 수
  	서울특별시	강원도	3
  	서울특별시	전라도	7

• 기간별 (연도/월/일)

  • 기간별 증감률 (연도, 분기, 월 기준 물동량)

  

  	연도	증감률
  	2022
  	2021

  • 일별 증감률 분석을 통해 물류량 급증 기간 파악
    • 증감률 추이 소팅 후 상위 기간 텍스트로 표시
    • 총합, 식품류, 잡화류, 전자제품

  	Timestamp	증감률 (DESC)

• 카테고리별 (우체국 상품 분류)

  • 지역별 상위 물량 카테고리 시각화

  테이블 형식 예시 (부산광역시의 상위 카테고리 그룹)

  	지역	카테고리	총 우편 배송 수
  	부산광역시	뷰티/미용	78
  	부산광역시	식품	21

  • 지역단위 카테고리별 물동량 ↔ 지역단위 연령, 성별 등 인구 통계 비교 및 분석

  테이블 형식 예시 (부산광역시의 성별, 나이별 통계)

  	지역	항목	총 합계	0~9세	10~19세	20~19세
  	부산광역시	총 인구수
  	부산광역시	남자 인구수
  	부산광역시	여자 인구수

• 출발지역, 도착지역을 그룹핑하여 해당 구간의 배송기간 상관관계

  • 추세선
  • 물동량
  • 거리와 배송기간 사이의 상관관계(산간지역 - 제주도, 울릉도 등)

• 네이버 쇼핑 트렌드 API와 연동하여 분야별 성별, 연령 등에 따른 트렌드 수치와 상관관계를 도출