오픈소스를 위한 기초 상식33 데이터 대시보드 제작 가이드 데이터 대시보드는 여러 데이터 소스에서 수집된 정보를 시각적으로 표현하여 중요한 지표를 한눈에 파악할 수 있게 해주는 도구입니다. 이 가이드에서는 Python과 웹 기술을 활용하여 효과적인 대시보드를 구축하는 방법을 알아보겠습니다.1. 대시보드 기획 및 설계효과적인 대시보드를 만들기 위해서는, 먼저 목적과 사용자 요구사항을 명확히 정의해야 합니다.1.1 대시보드 목적 정의대시보드는 다음과 같은 목적으로 설계될 수 있습니다:분석용 대시보드: 데이터 분석가가 심층적인 분석을 위해 사용전략용 대시보드: 경영진이 의사결정을 위해 참고하는 KPI(핵심성과지표) 중심운영용 대시보드: 일상적인 업무 모니터링 및 이상 징후 감지1.2 핵심 지표(KPI) 선정# 대시보드에 표시할 KPI 정의 예시kpi_metrics =.. 2025. 3. 28. 자동 리포트 생성 시스템 학습 자료 1. 개요자동 리포트 생성 시스템은 스크래핑한 데이터를 분석하고 정리하여 읽기 쉬운 보고서 형태로 자동 변환하는 도구입니다. 이 시스템은 다음과 같은 상황에서 유용합니다:주기적인 시장 분석 보고서 생성웹사이트 트래픽 및 성능 보고서 자동화소셜 미디어 트렌드 분석 리포팅경쟁사 가격 모니터링 보고서뉴스 기사 요약 및 트렌드 분석이 학습 자료에서는 Python을 활용하여 데이터를 수집, 분석하고 PDF, HTML, 또는 Excel 형식의 전문적인 보고서로 자동 생성하는 방법을 다룹니다.2. 시스템 구성 요소자동 리포트 생성 시스템은 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어집니다:데이터 수집 모듈: 웹 스크래핑, API 호출 등을 통한 데이터 수집데이터 처리 모듈: 수집된 데이터 정제, 변환, 분석시각화 모듈: 차.. 2025. 3. 27. 데이터 수집-분석-저장 파이프라인 구축 가이드 데이터 파이프라인은 데이터의 수집부터 분석, 저장까지의 전체 과정을 자동화하는 시스템입니다. 이 가이드에서는 Python과 SQLite를 활용하여 효율적인 데이터 파이프라인을 구축하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다.1. 파이프라인 아키텍처 설계데이터 파이프라인은 크게 다음 세 단계로 구성됩니다:데이터 수집: 다양한 소스에서 데이터를 가져옵니다.데이터 분석/변환: 수집된 데이터를 처리하고 분석합니다.데이터 저장: 분석된 데이터를 저장하고 필요할 때 접근할 수 있게 합니다.파이프라인을 구축하기 위한 기본 프로젝트 구조는 다음과 같습니다:data_pipeline/│├── config/│ └── config.py # 설정 파일│├── collectors/│ ├── __init__.py│ .. 2025. 3. 26. SQLite 기반 자동화 시스템 구축 가이드 정기적 데이터 수집앞서 배운 SQLite 지식을 활용하여 실용적인 자동화 시스템을 구축하는 방법을 알아보겠습니다. 이 가이드에서는 정기적 데이터 수집, 자동 보고서 생성, 알림 시스템 구축에 초점을 맞춥니다.자동화의 첫 단계는 데이터를 정기적으로 수집하는 것입니다. Python의 스케줄링 도구와 SQLite를 결합하여 효율적인 데이터 수집 시스템을 구축할 수 있습니다.1.1 필요한 라이브러리 설치pip install schedule requests pandas beautifulsoup41.2 기본 스케줄러 설정import scheduleimport timeimport sqlite3import requestsimport pandas as pdfrom datetime import datetimedef job.. 2025. 3. 25. 이전 1 2 3 4 5 ··· 9 다음
