IT/Python 데이터 분석 활용5 [Python] 시각화 plot() (Matplotlib,Pandas) MatplotlibMatplotlib는 Python 프로그래밍 언어 및 수학적 확장 NumPy 라이브러리를 활용한 시각화 라이브러리 입니다. Matplotlib 라이브러리를 이용하면 데이터를 쉽게 시각화할 수 있답니다. 우선 시각화를 위해 아래와 같은 엑셀 예제 파일을 준비해볼게요. Data,Day,Sales1,Sales2 열을 같고 있는 1개월치 매출 데이터입니다. Plot Plot은 일반적으로 둘 이상의 변수 간의 관계를 보여주는 그래프로 보시면됩니다. Matplotlib을 사용하기 위해서는 우선 설치를 하셔야 합니다. 터미널에서 pip install matplotlib, pip install Numpy 를 이용하여 먼저 설치 해주세요. 자. 엑셀에서 가져온 데이터의 'Day' 열과 'Sales1.. 2024. 6. 4. [Python] Pandas[판다스] 활용하기(2) Pandas(2)위와 같이 엑셀 (또는 csv 등 파일)에 데이터가 있을 경우 해당 데이터를 불러와서 Pandas에 넣는 작업이 필요합니다. import pandas as pdimport openpyxl #엑셀 호출 모듈#엑셀파일 불러오기df=pd.read_excel('c:\Point.xlsx')C 드라이 안에 Point.xlsx 파일이 있다고 가정한 예시이며 활용할 파일이 여러분들의 PC에 있다면 해당 경로를 입력하시면 됩니다. 엑셀을 호출하기 위해서는 openpyxl 모듈을 설치하여야 합니다. 터미널에서 pip install openpyxl을 이용하여 설치를 하시면 됩니다.Pandas로 가져온 데이를 확인하는 방법은 info() 함수로 아래와 같이 호출하면 테이터 프레임의 크기, 타입, 결측치 등의.. 2024. 5. 30. [Python] Pandas[판다스] 활용하기(1) Pandas 라이브러리 판다스(Pandas)는 파이썬 데이터 분석 라이브러리 중 하나로, 행과 열로 이루어진 데이터 객체를 만들어서 사용할 수 있으며 대용량의 데이터를을 처리하는데 매우 편한 라이브러리 입니다. 판다스는 1차원 데이터를 다루기 위한 객체인 Series(시리즈)와 2차원 데이터를 다루는 DataFrame(데이터프레임)이 있습니다. Pandas 설치 Pandas를 사용하려면 먼저 라이브러리 설치가 필요합니다. 아래와 같이 VSCode의 Termial 에서 Pandas를 설치 합니다. pip install pandasDataFrame행과 열로 이루어진 2차원 데이터 객체이며, 열은 각각의 변수를 나타내고,행은 각각의 관측치를 나타냅니다. 기본적으로 생성할때는 2차원 리스트 또는 딕셔너리, 파.. 2024. 5. 29. [Python] Google Analytics API를 이용한 데이터 분석 (2) 지난 포스팅에서 Google Analytics API를 사용하기 위한 환경세팅을 하였다면 이번 포스팅에서는 실질적으로 Python을 이용해 데이터를 가져오는 방법을 포스팅 하려합니다. Python으로 GA의 데이터를 가져와서 바로 분석도 가능하겠지만 사내의 다른 데이터 (ERP, Salesforce, Groupware)등과 연결하여 Insight를 얻기 위해서는 데이터를 가져오면서 회사내 Database 에 저장하는 방법도 있겠지요. 자. API를 사용하기에 앞서 어떤 형식의 어떤 데이터를 가져올 수 있는지 확인이 필요하겠지요? 구글에서는 UA Query Explorer를 통해 API 쿼리를 보내고 결과값을 확인 할 수 있는 사이트를 제공합니다. https://ga-dev-tools.web.app/que.. 2022. 4. 4. [Python] Google Analytics API를 이용한 데이터 분석 (1) 대부분의 기업에서는 웹사이트(앱)을 이용하여 자사의 제품을 홍보 및 판매를 진행하고 있으며 웹사이트 (앱) 을 통해 유입된 고객 정보를 기반으로 방문 고객의 성향과 접속 매체 그리고 잠재 고객을 파악 하여 매출 향상을 위해 마케팅 활동을 할 것입니다. 방문고객의 정보를 얻기 위해서는 기본적으로 웹사이트내에 자체적으로 Cookies를 심어서 정보를 취득할 수 있습니다. 이때는 접속자의 IP,지역, 시간, 접속전 사이트, 기기 및 OS 등의 기본적이 정보를 손쉽게 얻을 수 있겠지요. 하지만 우리는 방문한 고객의 기본정보 외에 대체 어느 매체 (구글, 네이버 등)에서 어떠한 검색어 (키워드) 로 우리의 사이트를 검색하고 유입되었는지 그리고 우리 회사의 웹사이트는 회원가입이 없는데 방문고객의 성별이나 나이 그리.. 2022. 4. 4. 이전 1 다음
