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데이터 분석의 문을 여는 열쇠, 파이썬으로 시작하는 완벽 가이드

데이터는 21세기를 살아가는 우리에게 필수적인 자원이 되었습니다. 넘쳐나는 데이터 속에서 의미 있는 정보를 찾아내는 능력, 즉 데이터 분석 능력은 미래 사회의 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소가 되었습니다. 하지만 데이터 분석은 복잡하고 어려운 작업이라고 생각하는 사람들이 많습니다.

이 글에서는 데이터 분석의 문턱을 낮추고 누구나 쉽게 데이터 분석에 접근할 수 있도록 파이썬을 활용한 데이터 분석 입문 가이드를 제공합니다.

1, 파이썬, 데이터 분석의 최강 무기

파이썬은 데이터 분석 분야에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 파이썬이 데이터 분석에 적합한 이유는 다음과 같습니다.

• 쉬운 학습 곡선: 파이썬은 문법이 간결하고 배우기 쉬워 초보자도 쉽게 접근할 수 있습니다.
• 강력한 데이터 처리 기능: 파이썬은 NumPy, Pandas, Scikit-learn과 같은 데이터 분석에 특화된 라이브러리를 제공하여 데이터 처리, 분석, 시각화를 효율적으로 수행할 수 있습니다.
• 다양한 활용 가능성: 파이썬은 데이터 분석뿐만 아니라 웹 개발, 머신러닝, 인공지능 등 다양한 분야에서 사용되기 때문에 폭넓은 활용 가능성을 제공합니다.

2, 파이썬 데이터 분석 환경 구축

파이썬 데이터 분석을 시작하기 위해서는 먼저 개발 환경을 구축해야 합니다.

1) 파이썬 설치:
에서 파이썬을 다운로드하여 설치합니다.

2) 통합 개발 환경(IDE) 설치:
파이썬 코드를 편리하게 작성하고 실행하기 위한 도구입니다.
* 주피터 노트북: 웹 기반의 IDE로 데이터 분석, 시각화, 코드 작성을 한 곳에서 할 수 있습니다.
* PyCharm: 파이썬 전용 IDE로 코드 자동 완성, 디버깅 등 다양한 기능을 제공합니다.

3) 데이터 분석 라이브러리 설치:
* NumPy: 다차원 배열, 행렬 연산, 선형 대수 등을 위한 라이브러리입니다.
* Pandas: 데이터 조작, 분석, 처리를 위한 필수 라이브러리입니다.
* Matplotlib: 데이터 시각화를 위한 라이브러리로 다양한 그래프를 생성할 수 있습니다.
* Scikit-learn: 머신러닝 알고리즘을 구현하는 라이브러리입니다.

터미널 또는 명령 프롬프트에서 다음 명령어를 실행하여 라이브러리를 설치합니다.

bash
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn

3, 파이썬 데이터 분석 기초: Pandas 라이브러리

Pandas는 파이썬 데이터 분석의 핵심 라이브러리입니다. Pandas는 데이터를 효율적으로 관리하고 분석하는 강력한 기능을 제공합니다.

1) 데이터 불러오기: Pandas는 다양한 형식의 데이터를 불러올 수 있습니다.

python
import pandas as pd

CSV 파일 불러오기

data = pd.read_csv(‘data.csv’) # ‘data.csv’ 파일을 불러옵니다.

엑셀 파일 불러오기

data = pd.read_excel(‘data.xlsx’) # ‘data.xlsx’ 파일을 불러옵니다.

SQL 데이터베이스에서 데이터 불러오기

data = pd.read_sql(‘SELECT * FROM sales’, engine) # ‘sales’ 테이블에서 모든 데이터를 불러옵니다.

2) 데이터 조작: Pandas는 데이터를 필터링, 정렬, 그룹핑, 변환 등 다양한 방식으로 조작할 수 있습니다.

python

필터링: 조건에 맞는 데이터만 추출

filtered_data = data[data[‘age’] > 30] # ‘age’ 열의 값이 30보다 큰 데이터만 추출

정렬: 특정 열을 기준으로 정렬

sorteddata = data.sortvalues(by=’name’) # ‘name’ 열을 기준으로 오름차순 정렬

그룹핑: 특정 열을 기준으로 데이터를 그룹화

grouped_data = data.groupby(‘city’)[‘sales’].sum() # ‘city’ 열을 기준으로 그룹화하여 각 도시별 ‘sales’ 합계를 구함

변환: 데이터 열의 값을 변환

data[‘price’] = data[‘price’] * 1.1 # ‘price’ 열의 값을 10% 증가시킴

3) 데이터 분석: Pandas는 데이터 탐색, 요약 통계, 상관관계 분석 등 다양한 분석 기능을 제공합니다.

python

기본 정보 확인

print(data.info()) # 데이터프레임의 구조 및 데이터 유형 정보를 출력

요약 통계

print(data.describe()) # 데이터프레임의 요약 통계 정보 (평균, 표준편차, 최솟값, 최댓값 등)를 출력

상관관계 분석

print(data.corr()) # 데이터프레임의 열 간 상관관계 행렬을 출력

4) 데이터 시각화: Pandas는 Matplotlib과 같은 시각화 라이브러리와 연동하여 데이터를 시각적으로 표현할 수 있습니다.

python
import matplotlib.pyplot as plt

막대 그래프

data.plot(kind=’bar’, x=’name’, y=’sales’) # ‘name’ 열을 x축, ‘sales’ 열을 y축으로 하는 막대 그래프를 그립니다.

산점도

plt.scatter(data[‘age’], data[‘sales’]) # ‘age’ 열을 x축, ‘sales’ 열을 y축으로 하는 산점도를 그립니다.

히스토그램

plt.hist(data[‘age’]) # ‘age’ 열의 히스토그램을 그립니다.

4, 파이썬을 활용한 데이터 분석 실전 예제

실제 데이터 분석 프로젝트를 통해 파이썬을 활용하는 방법을 살펴봅시다.

예제: 온라인 쇼핑몰 판매 데이터 분석

목표: 온라인 쇼핑몰 판매 데이터를 분석하여 판매량이 높은 상품, 인기 있는 상품 카테고리, 고객 구매 패턴 등을 파악하고 향후 사업 전략에 활용합니다.

데이터: 쇼핑몰에서 수집한 판매 데이터 (상품 ID, 상품명, 카테고리, 판매량, 구매 날짜, 고객 ID)

1) 데이터 불러오기 및 전처리: Pandas를 사용하여 데이터를 불러오고 필요한 전처리를 수행합니다.

python
import pandas as pd

판매 데이터 불러오기

salesdata = pd.readcsv(‘sales_data.csv’)

불필요한 열 삭제

salesdata = salesdata.drop([‘customer_id’], axis=1)

날짜 데이터 형식 변환

salesdata[‘purchasedate’] = pd.todatetime(salesdata[‘purchase_date’])

카테고리별 판매량 합계 계산

categorysales = salesdata.groupby(‘category’)[‘quantity’].sum()

2) 데이터 시각화: Matplotlib을 사용하여 데이터를 시각화하여 분석 결과를 명확하게 보여줍니다.

python
import matplotlib.pyplot as plt

카테고리별 판매량 막대 그래프

category_sales.plot(kind=’bar’)
plt.title(‘카테고리별 판매량’)
plt.xlabel(‘카테고리’)
plt.ylabel(‘판매량’)
plt