# 📊 재고 분석 통계 최적화 노트

> 재고량 vs 사용량 비교 그래프의 추세 분석 로직을 최적화하는 과정 기록

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## 📌 커밋 히스토리 (롤백 포인트)

| 커밋 | Hash | 설명 | 특징 |
|------|------|------|------|
| 재고 변화만 | `2ca35cd` | 재고 변화 추이 그래프 (단일 Y축) | 보라색 라인만, 깔끔함 |
| 이중 Y축 v1 | `0b81999` | 재고 + 사용량 비교 (전반부/후반부 합) | 피크에 민감한 문제 |
| 이중 Y축 v2 | *(현재)* | 재고 + 사용량 비교 (최근 3개월 평균) | 피크 영향 줄임 |

### 롤백 방법
```bash
# 재고 변화만 있던 깔끔한 버전으로 돌아가기
git checkout 2ca35cd -- backend/templates/admin_stock_analytics.html backend/app.py

# 이중 Y축 v1으로 돌아가기
git checkout 0b81999 -- backend/templates/admin_stock_analytics.html backend/app.py
```

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## 🔄 추세 분석 로직 변천사

### v1: 전반부 합 vs 후반부 합 (❌ 폐기)

```javascript
// 데이터를 반으로 나눠서 총합 비교
const half = Math.floor(items.length / 2);
const firstHalfUsage = items.slice(0, half).reduce((sum, i) => sum + i.rx_usage, 0);
const secondHalfUsage = items.slice(half).reduce((sum, i) => sum + i.rx_usage, 0);
const usageChange = secondHalfUsage - firstHalfUsage;
```

**문제점:**
- 19개월 데이터 → 앞 9개월 vs 뒤 10개월
- 후반부에 피크(예: 2025-06)가 하나만 있어도 "증가 추세"로 판정
- 최근 3개월이 계속 떨어져도 피크 하나 때문에 잘못된 결과

**실제 사례 (테라펜세미정):**
- 눈으로 보면: 명백한 감소 추세 (6,500 → 1,000)
- 로직 결과: "+13,457 (+37%)" 증가 추세 ← 틀림!
- 원인: 2025-06 피크(~7,000)가 후반부 총합을 뻥튀기

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### v2: 최근 3개월 평균 vs 이전 3개월 평균 (현재)

```javascript
// 최근 3개 기간 vs 그 이전 3개 기간의 평균 비교
const recentCount = Math.min(3, Math.floor(items.length / 2));
const recentItems = items.slice(-recentCount);
const previousItems = items.slice(-recentCount * 2, -recentCount);

const recentAvg = recentItems.reduce((sum, i) => sum + i.rx_usage, 0) / recentItems.length;
const previousAvg = previousItems.reduce((sum, i) => sum + i.rx_usage, 0) / previousItems.length;

const usageChange = Math.round(recentAvg - previousAvg);
const usageChangePercent = previousAvg > 0 ? Math.round((usageChange / previousAvg) * 100) : 0;
```

**장점:**
- 중간의 피크에 영향 안 받음
- "최근" 변화를 정확히 감지
- 직관적인 결과

**단점:**
- 월별 분석 시 6개월만 봄 (더 긴 추세 놓칠 수 있음)
- 계절성 반영 안 됨

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## 🎯 고려 중인 대안들

### 옵션 A: 전월 대비 (MoM)
```javascript
const lastMonth = items[items.length - 1].rx_usage;
const prevMonth = items[items.length - 2].rx_usage;
const change = lastMonth - prevMonth;
```
- ✅ 가장 직관적 ("지난달 대비 얼마?")
- ✅ 비즈니스에서 표준
- ❌ 단기 변동에 민감

### 옵션 B: 이동평균 (Moving Average)
```javascript
// 3개월 이동평균 계산 후 기울기 비교
const ma3 = items.map((item, i, arr) => {
    if (i < 2) return null;
    return (arr[i].rx_usage + arr[i-1].rx_usage + arr[i-2].rx_usage) / 3;
}).filter(v => v !== null);
```
- ✅ 노이즈 제거
- ✅ 그래프에 추세선으로 표시 가능
- ❌ 구현 복잡

### 옵션 C: 선형 회귀 기울기
```javascript
// 최소자승법으로 기울기 계산
function linearRegression(data) {
    const n = data.length;
    const sumX = data.reduce((s, _, i) => s + i, 0);
    const sumY = data.reduce((s, v) => s + v, 0);
    const sumXY = data.reduce((s, v, i) => s + i * v, 0);
    const sumX2 = data.reduce((s, _, i) => s + i * i, 0);
    return (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumX2 - sumX * sumX);
}
```
- ✅ 통계적으로 정확
- ✅ 전체 데이터 활용
- ❌ 학술적, 직관성 떨어짐

### 옵션 D: 복합 (추천 예정)
- **전월 대비**: 카드에 숫자로 표시
- **3개월 이동평균**: 그래프에 추세선으로 표시
- **추세 판정**: 이동평균 기울기로

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## 📝 TODO

- [ ] 전월 대비 수치 추가
- [ ] 이동평균 추세선 그래프에 표시
- [ ] 계절성 고려 (전년 동월 대비)
- [ ] 일별 분석 시 7일 이동평균 적용
- [ ] 추세 판정 기준값 튜닝 (현재 ±10%)

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## 📅 변경 이력

| 날짜 | 변경 내용 |
|------|-----------|
| 2026-03-13 | 이중 Y축 그래프 최초 구현 (전반부/후반부 합) |
| 2026-03-13 | 추세 로직 수정 (최근 3개월 평균으로 변경) |
| 2026-03-13 | 최적화 노트 문서 생성 |

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## 🖼️ 참고: 이전 버전 그래프

### 재고 변화만 (단일 Y축) - `2ca35cd`
- 보라색 라인 하나로 재고 추이만 표시
- 깔끔하고 심플함
- 사용량 정보 없음

### 이중 Y축 v1 - `0b81999`
- 왼쪽 Y축: 재고량 (보라색 라인)
- 오른쪽 Y축: 처방 사용량 (파란색 바)
- 추세 분석: 전반부/후반부 합 비교 (문제 있음)
