diff --git a/backend/templates/admin_stock_analytics.html b/backend/templates/admin_stock_analytics.html index cb3de52..bda7d83 100644 --- a/backend/templates/admin_stock_analytics.html +++ b/backend/templates/admin_stock_analytics.html @@ -1366,13 +1366,17 @@ const stockChangePercent = firstStock > 0 ? Math.round((stockChange / firstStock) * 100) : 0; const stockTrend = stockChange > 0 ? 'increasing' : (stockChange < 0 ? 'decreasing' : 'stable'); - // 사용량 추세 계산 (전반부 vs 후반부) - 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; - const usageChangePercent = firstHalfUsage > 0 ? Math.round((usageChange / firstHalfUsage) * 100) : 0; - const usageTrend = usageChange > firstHalfUsage * 0.1 ? 'increasing' : (usageChange < -firstHalfUsage * 0.1 ? 'decreasing' : 'stable'); + // 사용량 추세 계산 (최근 3개 기간 vs 이전 3개 기간 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.length > 0 ? recentItems.reduce((sum, i) => sum + i.rx_usage, 0) / recentItems.length : 0; + const previousAvg = previousItems.length > 0 ? previousItems.reduce((sum, i) => sum + i.rx_usage, 0) / previousItems.length : 0; + + const usageChange = Math.round(recentAvg - previousAvg); + const usageChangePercent = previousAvg > 0 ? Math.round((usageChange / previousAvg) * 100) : 0; + const usageTrend = usageChangePercent > 10 ? 'increasing' : (usageChangePercent < -10 ? 'decreasing' : 'stable'); // 해석 메시지 및 상태 결정 let interpretation = ''; @@ -1452,7 +1456,7 @@
- 사용량 추세 + 사용량 추세 (최근 평균) ${trendIcon[usageTrend]} ${usageChange >= 0 ? '+' : ''}${usageChange.toLocaleString()} (${usageChangePercent >= 0 ? '+' : ''}${usageChangePercent}%) diff --git a/docs/통계최적화노트.md b/docs/통계최적화노트.md new file mode 100644 index 0000000..f7f8045 --- /dev/null +++ b/docs/통계최적화노트.md @@ -0,0 +1,153 @@ +# 📊 재고 분석 통계 최적화 노트 + +> 재고량 vs 사용량 비교 그래프의 추세 분석 로직을 최적화하는 과정 기록 + +--- + +## 📌 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 +``` + +--- + +## 🔄 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 + +--- + +### 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 + +--- + +## 🎯 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 + +--- + +## 📝 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%) + +--- + +## 📅 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 | + +--- + +## 🖼️ 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)