sample_analysis.py

# 분석 결과 텍스트 (Markdown 형식)
analysis_text = """
### 도시 및 제품 카테고리별 총 판매액 심층 분석

**분석 요약**: 본 분석은 제공된 데이터를 바탕으로 도시와 제품 카테고리별 총 판매액을 비교하여 핵심적인 판매 동인을 파악하는 데 중점을 두었습니다. 시각화에는 Treemap을 사용하여 전체 판매액에서 각 조합이 차지하는 비중을 직관적으로 파악할 수 있도록 했습니다.

**참고**: 요청하신 '성별'에 따른 판매액 차이 분석은 제공된 데이터에 '성별' 컬럼이 존재하지 않아 수행할 수 없었습니다. 향후 성별 데이터가 제공된다면, 추가적인 분석이 가능합니다.

- **핵심 발견 1: 가장 실적이 좋은 조합은 '부산'의 '전자제품'입니다.**
  - 전체 판매액 중 가장 큰 비중을 차지하는 조합은 '부산'시에서 발생한 '전자제품' 카테고리의 매출입니다. 이는 특정 지역에서 특정 카테고리가 매우 강력한 시장 지배력을 가지고 있음을 시사합니다.

- **핵심 발견 2: 도시별 판매 편차가 뚜렷하게 나타납니다.**
  - **부산**이 전체 도시 중 가장 높은 총 판매액을 기록하며 시장을 주도하고 있습니다.
  - 그 뒤를 **서울**이 잇고 있으며, 나머지 도시(대구, 인천, 광주)들은 상대적으로 판매액 규모가 작습니다. 이는 지역별 마케팅 전략 및 자원 배분의 차별화가 필요함을 의미합니다.

- **세부 분석**:
  - **카테고리별 강세 지역**: '전자제품'은 부산에서 압도적인 성과를 보이며, '의류'는 서울에서 가장 높은 매출을 기록했습니다. 이는 각 도시의 소비 특성이나 주력 판매 채널이 다를 수 있음을 암시합니다.
  - **상대적 부진 조합**: '광주'시의 '가구'와 '의류' 카테고리는 전체에서 차지하는 비중이 매우 미미합니다. 해당 지역의 카테고리별 수요가 낮거나, 경쟁력이 약할 가능성이 있습니다.
  - **전체적 판매 구조**: '전자제품'과 '식품'이 전체 매출의 대부분을 차지하고 있으며, '가구'와 '의류'는 상대적으로 비중이 작습니다.

- **결론 및 제언**:
  - **성공 사례 확산**: '부산'의 '전자제품' 성공 요인(예: 지역 맞춤 프로모션, 특정 유통 채널 강화 등)을 분석하여 '서울' 등 다른 대도시의 '전자제품' 매출 증대 전략에 적용하는 것을 고려해볼 수 있습니다.
  - **잠재 시장 공략**: '서울'은 '의류' 외 다른 카테고리에서도 성장 잠재력이 큰 시장입니다. 특히 '가구'나 '식품' 카테고리에 대한 마케팅을 강화하여 시장 점유율을 높일 필요가 있습니다.
  - **자원 배분 최적화**: 매출 기여도가 낮은 '광주', '인천' 지역에 대해서는 비용 효율적인 온라인 마케팅을 강화하거나, 특정 주력 카테고리를 선정하여 집중하는 '선택과 집중' 전략이 유효할 수 있습니다.
"""

# Plotly 시각화 코드
import plotly.express as px
import pandas as pd

# df 변수는 이미 로드되어 있다고 가정합니다.
# 데이터 전처리: 도시와 제품카테고리별로 총액을 합산합니다.
df_agg = df.groupby(['도시', '제품카테고리'], as_index=False)['총액'].sum()

# Treemap 시각화 생성
fig = px.treemap(
    df_agg,
    path=[px.Constant("전체 판매 현황"), '도시', '제품카테고리'],  # 계층 구조 설정 (전체 > 도시 > 카테고리)
    values='총액',
    color='총액',
    color_continuous_scale='Blues',
    title='도시별 & 제품 카테고리별 총 판매액 분석',
    hover_name='제품카테고리'
)

# 차트 레이아웃 및 디자인 업데이트
fig.update_layout(
    title_font_size=20,
    title_x=0.5,
    margin=dict(t=50, l=25, r=25, b=25)
)

# 호버 텍스트 및 트리맵 내부 텍스트 포맷팅
# {label} = 현재 노드의 이름, {value} = 현재 노드의 값, {percentRoot} = 전체 대비 비중
fig.update_traces(
    textinfo='label+<br>₩{value:,.0f}',
    hovertemplate='<b>%{label}</b><br>총 판매액: ₩%{value:,.0f}<br>전체 대비 비중: %{percentRoot:.2%}'
)