Barplot 표 예시 설명(+ 배송 소요 시간 예측)

 

**날씨(weather)**와 **라이더의 숙련도(rider_experience)**에 따라 **배달 시간(delivery_time_min)**이 어떻게 달라지는지를 보여주는 막대그래프입니다.

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1️⃣ 축 설명

• x축(weather): 날씨 조건 (rain, fog, snow, clear)
• y축(delivery_time_min): 평균 배달 시간 (분 단위)

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2️⃣ 색상(범례) 설명

• 파란색 (medium): 중간 숙련도 라이더
• 주황색 (low): 초보 라이더
• 초록색 (high): 숙련된 라이더

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3️⃣ 주요 해석

• **눈(snow)**일 때 배달 시간이 전반적으로 가장 길며, 특히 low(주황색) 라이더의 시간이 가장 길다.
  → 눈이 올 때 초보 라이더는 배달 효율이 크게 떨어진다는 의미.
• **맑은 날(clear)**에는 전체적으로 배달 시간이 짧고, 숙련도가 높을수록 더 빠르다.
  → high > medium > low 순으로 빠름.
• **비(rain)**와 안개(fog) 조건에서는, 눈보다는 배달 시간이 짧지만 그래도 low 라이더의 시간이 항상 가장 길다.
• **오차 막대(검은 선)**는 각 그룹의 데이터 분산(표준오차)을 의미하며, 값이 길수록 데이터의 변동폭이 크다는 뜻이다.

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4️⃣ 종합 결론

숙련도가 낮을수록 날씨 변화에 더 크게 영향을 받으며, 특히 눈이 오는 날 배달 시간이 가장 길어진다.
반면 숙련된 라이더는 날씨에 상관없이 상대적으로 안정적인 배달 시간을 유지한다.