## 연구 배경과 목적 (수정필요)

- 동일 지역 내 경쟁 중인 **3개 외식 브랜드**의 한 달간 매출 데이터를 비교
- **평균 일매출에 차이가 존재하는지**를 분석
- 단순 비교를 넘어서 **통계적으로 유의한 차이** 여부와 **의사결정 시사점** 도출

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## 분석 대상 데이터 (수정필요)

| 변수명         | 설명                             |
|----------------|----------------------------------|
| 날짜           | 2025년 6월 1일부터 30일까지     |
| 브랜드         | 스타벅스, 컴포즈커피, 메가커피  |
| 일매출         | 하루 동안의 총 매출 (₩)         |
| 방문객수       | 매장 방문자 수                   |
| 구매고객수     | 실제 구매자 수                   |
| 평균체류시간_분 | 고객 1인당 평균 체류 시간 (분) |

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## 분석 방법 (수정필요)

- **일원배치 분산분석(ANOVA)**  
  세 브랜드의 평균 매출 차이 여부 검정

- **사후검정(Tukey HSD)**  
  어떤 브랜드 간에 차이가 발생하는지 구체적 비교

- **Boxplot 시각화**  
  브랜드별 매출 분포를 직관적으로 전달

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## ANOVA 결과 (수정필요)

```{r, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
df <- read.csv("ch4_data.csv")
anova_result <- aov(일매출 ~ 브랜드, data = df)
summary(anova_result)
```

- p값 < 0.05 → 세 브랜드 간 적어도 하나 이상의 유의한 차이 존재

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## 사후검정 결과 (수정필요)

```{r}
TukeyHSD(anova_result)
```

| 브랜드 쌍        | 평균 차이  | p-value | 유의성     |
| ------------ | ------ | ------- | ------- |
| 스타벅스 - 컴포즈커피 | +8.0만원 | 0.01    | 유의함     |
| 스타벅스 - 메가커피  | +5.0만원 | 0.08    | 유의하지 않음 |
| 메가커피 - 컴포즈커피 | +3.0만원 | 0.12    | 유의하지 않음 |

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## Boxplot 시각화

```{r}
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x = 브랜드, y = 일매출, fill = 브랜드)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title = "브랜드별 일매출 분포")
```

- 스타벅스는 중앙값이 높고 분포가 상대적으로 좁음
- 컴포즈커피는 이상치 많고 평균이 낮음
- 메가커피는 중간값은 낮지만 분포는 안정적

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## 해석 및 시사점 (수정필요)

- **스타벅스**: 가장 높은 평균 일매출, 브랜드 이미지와 충성도 강함
- **컴포즈커피**: 가격 경쟁력 있지만 매출 변동성이 큼, 마케팅 전략 재검토 필요
- **메가커피**: 안정적인 매출, 중간 가격대에서 충성 고객 확보 가능성

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## 결론 및 제언 (수정필요)

- **브랜드별 차별화 전략 필요**: 스타벅스는 프리미엄 이미지 강화, 컴포즈커피는 가격 경쟁력 유지
- **마케팅 집중**: 스타벅스는 충성 고객 유지, 컴포즈커피는 신규 고객 유치 전략 필요
- **데이터 기반 의사결정**: 매출 데이터 분석을 통한 지속적인 성과 개선 필요



