# 7-2. Advertising_Data 상관관계

## 1. 데이터 소개

- 데이터 이름: Product Advertising Data  

- 실습 파일 다운로드

- https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FL6yWK8-JL9cz4lHUrpD25_u9qI7U3NtNfczJbQeVKc/edit?usp=sharing

[8-2.Advertising_Data](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FL6yWK8-JL9cz4lHUrpD25_u9qI7U3NtNfczJbQeVKc/edit?usp=sharing)

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## 2. 컬럼 설명

- TV: TV 광고비  

- Billboards: 옥외(빌보드) 광고비  

- Google_Ads: 구글 광고비  

- Social_Media: SNS 광고비  

- Influencer_Marketing: 인플루언서 마케팅 비용  

- Affiliate_Marketing: 제휴 마케팅 비용  

- Product_Sold: 해당 조건에서 팔린 제품 수량(타깃 변수)

- Group: A, B (임의로 나눈 그룹 - A/B 테스트용)

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> <목표> 

상광관계 히트맵

매출과 변수간 산점도 시각

## 3. 실습

1. 상관관계 히트맵 시각화

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Advertising_Data.xlsx 파일을 불러와서 모든 수치형 변수의 상관관계 행렬을 계산하고,
아래 조건에 맞춰 상관관계 히트맵을 하나의 이미지로 시각화해줘.

조건:
1) 제목은 "Correlation Heatmap"
2) 색상은 파란색–빨간색(blue–red) 그라데이션
3) 대각선은 1.00이 표시되도록 하고, 각 셀 내부에 상관계수 값을 소수 둘째 자리까지 표시
4) figure 크기는 (12, 10)
5) seaborn 스타일 사용 (ticks/whitegrid 중 선택 가능)
6) x축·y축 tick은 변수명으로 표시하고, x축 tick은 45도 회전
7) colorbar는 오른쪽에 배치

```

> GPT

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20251129/084950_DPBZ5Jri6YAtm3P0Sd?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

2. 변수간 산점도

```
Advertising_Data.xlsx 파일을 불러와서 Product_Sold를 종속변수로,
모든 광고비 관련 수치형 변수를 독립변수로 사용해
각 변수별 산점도를 3행 2열 레이아웃으로 하나의 이미지에 시각화해줘.

조건:
1) 각 subplot 제목은 "변수명 vs Product_Sold"
2) 산점도 색상은 파란색
3) 점 크기(s)는 20
4) alpha는 0.7로 설정
5) figure 크기는 (18, 12)
6) seaborn whitegrid 스타일 적용
7) x축과 y축 라벨을 변수명과 Product_Sold로 설정
8) 사용하지 않는 subplot은 비워두기

```

> GPT

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20251129/085619_BywkxDIWNWB8EYf4Kd?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

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