SQL로 시작하는 데이터 분석

136

SQL로 시작하는 데이터 분석

인덱싱된 여성 의류업과 남성 의류업 매출

변화 비율(%)

연도

그림

3-11

1992

년 매출을 기준으로 인덱싱된 여성 의류업과 남성 의류업의 매출 변화

남성 의류업 매출은

1992

년에 최고점을 찍고 떨어지기 시작합니다.

1998

년에 잠깐 제자리로

돌아오지만 그 뒤로는 계속 감소하는 추세를 보입니다. 상품의 가격은 시간이 지날수록 오르는

경향이 있는데, 특이하게도 남성 의류업 매출 데이터는 이러한 감소세를 보입니다. 여성 의류

업 매출은

1992

년부터 감소세를 보이다가

2003

년에 원점으로 회복됩니다. 그 이후로는

2000

년대 후반을 제외하고 계속 증가하는 추세를 보입니다. 이러한 결과를 해석하는 관점은 여러

가지인데, 남성이 여성보다 패션에 관심을 덜 가져 의류 소비를 점점 줄이기 때문일 수 있습니

다. 혹은 국제 공급망 비용 감소로 남성 의류의 가격이 보다 저렴해졌거나, 남성이 남성 의류업

대신 스포츠 용품업이나 온라인 소매업 등 다른 소매업에 돈을 소비하기 시작했기 때문일 수도

있습니다.

시계열 데이터 인덱싱은 많은 인사이트를 주는 아주 강력한 분석 기법이며,

SQL

은 이 분석을

수행하기에 적절한 도구입니다. 다음 절에서는 노이즈가 있는 시계열에서 패턴을 찾기 위한 시

간 윈도우 롤링 방법을 알아봅니다.