Summit Gold 님의 블로그

들어가며데이터 분석가가 매번 새롭게 데이터를 수집할 필요 없이, 정기적으로 자동으로 데이터를 수집할 수 있다면 얼마나 편리할까요? 특히 Google Colab은 Python 기반의 클라우드 환경에서 코드를 실행할 수 있어 웹 크롤링 자동화에 최적화된 도구입니다. 이번 글에서는 Google Colab을 활용해 웹사이트로부터 데이터를 수집하고 자동으로 저장하는 과정을 소개합니다.크롤링은 다양한 업무에 활용됩니다. 예를 들어:매일 주요 뉴스 기사 제목 수집쇼핑몰 가격 정보 추적공공 데이터 실시간 수집이제 Colab에서 이러한 크롤링 작업을 손쉽게 구현하는 방법을 차근차근 살펴보겠습니다.1. 크롤링 환경 준비하기Colab에서는 필요한 라이브러리를 직접 설치할 수 있습니다. 가장 기본적으로 사용되는 크롤링 라이브..

1. 도입: 분석의 끝은 '전달'이다데이터 분석이 아무리 정교하더라도, 전달되지 않으면 무용지물입니다.비즈니스 현장에서는 데이터를 통해 인사이트를 발굴하는 것도 중요하지만, 그것을 설득력 있게 전달하여 의사결정을 유도하는 것이 더욱 중요합니다.이번 편에서는 Colab에서 만든 결과를 대시보드 형태로 가공하여 이해관계자에게 전달하는 방법, 그리고 Plotly나 Looker Studio를 활용해 시각적으로 임팩트 있는 보고서를 만드는 과정을 다뤄보겠습니다.2. 분석 결과를 요약하여 보여주기Colab에서 분석한 결과를 간단히 요약해봅시다.import pandas as pddf = pd.read_csv('/content/customer_data.csv')# 요약 통계summary = df.describe(inc..

📌 이런 상황, 익숙하지 않으신가요?“이번 주도 같은 양식의 보고서 작성하네…”“코드가 길고 복잡해서 매번 처음부터 다시 복붙해요.”“시각화는 예쁘게 나왔는데, 팀원들이 따라 하긴 어려워요.”데이터 분석을 하다 보면 반복되는 작업이 많습니다. 특히 주간/월간 매출 보고서나 고객 특성 분석, 지역별 인사이트 정리 같은 작업은 거의 동일한 코드를 계속 써야 하죠.이런 루틴을 줄이고, 분석에 더 많은 시간을 쓰기 위해 Google Colab에서 자동화 템플릿을 구성하는 방법을 소개합니다.1️⃣ 템플릿 구조를 미리 잡자반복 작업을 줄이려면, 먼저 자주 사용하는 코드 구조를 묶어 템플릿화해야 합니다. 예시로, 아래와 같은 템플릿 구조를 만들 수 있어요:# [1] 공통 모듈 불러오기import pandas as ..

“과거 데이터로 미래 매출을 예측하고, 전략적 의사결정을 준비하세요.” 🧭 왜 회귀분석인가?월별·주별·시간대별 매출 흐름을 한눈에 볼 수 있지만,“다음 달에도 매출이 오를까?”, “이번 분기 매출은 얼마나 될까?”처럼 예측이 필요한 경우가 많습니다.**회귀분석(Regression)**은 그러한 수치를 정량적으로 예측할 수 있는 매우 직관적인 통계/머신러닝 모델입니다.🎯 분석 시나리오목표 변수(Y): 월별 총매출(또는 시간대별 매출 합산)설명 변수(X): 이전 기간 매출, 구매건수 등 다양한 요인실습 목표: 단순 선형 회귀로 간단히 예측하고, 예측 정확도도 확인해보기1️⃣ 데이터 로딩 및 전처리import pandas as pd# 예: 일일 매출 데이터를 월별 합계로 집계df = pd.read_csv(..

데이터는 ‘얼마나 많고 정제되었는가’보다언제 어떻게 변했는지를 아는 것이 더 중요합니다. 실무에서 자주 묻는 질문들이 있습니다.“월별 매출은 오르고 있나?”“고객은 주로 어떤 요일에 많이 방문하나?”“결제가 몰리는 시간대가 있나?”이 질문에 답하려면 기간 기준으로 데이터를 잘게 나누고, 그 흐름을 파악해야 합니다.그리고 이를 가장 효과적으로 전달하는 방법은, 단연 시각화입니다.이번 글에서는 다음 세 가지 핵심 질문을 시각화로 풀어봅니다:질문 추천차트매출이 어떻게 변화했나?Line Chart고객이 주로 언제 방문하나?Bar Chart결제 시간대는 언제 몰리나?시간대별 Bar Chart 이제 차트별로 하나씩 살펴봅시다. 📅 1. 월별 매출 흐름 (Line Chart)기간별 분석의 시작은 *월 단위 추세선(..

Colab에서 matplotlib를 사용하여 차트를 그릴때다음 그림과 같이, 한글 라벨이 ㅁㅁㅁ 형태로 나타나서한글이 깨지는 경우가 있습니다. 이럴 경우에 많이 당황하게 되는데요.저는 이렇게 해보니 쉽게 해결되더라구요.우선, koreanize-matplotlib를 설치합니다.!pip install koreanize-matplotlib 설치가 되면 다음 코드를 실행해줍니다.import koreanize_matplotlibplt.rcParams['font.family'] = 'NanumGothic' # colabplt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 마이너스 기호 깨짐 방지%matplotlib inline 이렇게 수행해주고 나서다시 차트를 그리면깨지던 한글이 아래 그..

“숫자로 말하지 말고, 그려서 보여라.” 🧭 왜 시각화가 중요한가?실무에서 데이터 분석 결과를 공유할 때 가장 자주 받는 요청은 이렇습니다:“그래서 이걸 슬라이드에 넣을 수 있게, 보기 좋게 정리해줄 수 있어요?”“이 숫자들을 차트로 보여주면 훨씬 이해가 빠를 것 같은데요.”“등급별로 그래프 하나, 성별로 하나 딱 보면 좋을 것 같아요.”분석이 아무리 정확해도, 이해하기 어렵거나 전달이 복잡하다면 보고서로서의 가치가 떨어집니다.그래서 이번 글에서는, Python의 Pandas와 Seaborn을 활용해 다음과 같은 시각화를 직접 만들어봅니다:전체 고객의 성별 분포 (Pie Chart)고객 등급별 평균 구매액 (Bar Chart)연령대별 구매 패턴 (Box Plot)핵심 요약표(Table) 모두 Colab..

"보고서를 쉽게, 빠르게, 자동으로."이번 글에서는 다음 내용을 다룹니다:고객 데이터를 한 줄로 요약하는 방법등급별 주요 수치 자동 계산마케팅 보고서용 문장 자동 생성기본 리포트 템플릿 만들기🧾 1. 데이터 준비이전 글과 동일한 데이터셋을 사용합니다. Colab에 복사해 실행하세요.import pandas as pddata = { '이름': ['김하나', '이두나', '박세진', '정소희', '최재민', '이정훈', '한유진', '박규리', '장성우', '서미래'], '성별': ['여', '여', '남', '여', '남', '남', '여', '여', '남', '여'], '연령대': ['30대', '40대', '30대', '20대', '40대', '30대', '20대', '30대', '5..