데이터 분석4 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. Pandas 실습: 데이터 분석 코로나 데이터 분석코로나 확진자 및 사망자 추이 분석코로나19 팬데믹 동안 확진자와 사망자의 변화를 분석하는 것은 전염병의 확산을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터를 기반으로 시간에 따른 확진자 수와 사망자 수의 변화를 시각적으로 분석하여 전염병의 진행 양상을 살펴볼 수 있습니다.import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 데이터 로드covid_df = pd.read_csv('covid19_data.csv')covid_df['date'] = pd.to_datetime(covid_df['date'])# 시계열 그래프 생성plt.figure(figsize=(15, 8))plt.plot(covid_df['date'], covid_df['new_cases.. 2025. 2. 20. CSV 파일로 데이터 저장: 데이터 관리와 활용의 첫걸음 CSV 저장의 기초웹에서 수집한 데이터를 저장하고 활용하는 방법은 데이터 분석 작업에서 매우 중요합니다. 특히, CSV(Comma Separated Values) 파일은 구조화된 데이터를 저장하는 데 널리 사용되는 포맷으로, Pandas를 활용하면 데이터를 손쉽게 CSV 파일로 저장하고 불러올 수 있습니다. 이 글에서는 CSV 파일로 데이터를 저장하는 방법론과 실용적인 팁을 단계적으로 설명합니다. 1. CSV 파일이란 무엇인가?CSV 파일은 데이터 행이 줄바꿈 문자로 구분되고, 각 열은 쉼표(,)로 분리된 텍스트 기반 파일 형식입니다. CSV 파일은 간단한 구조와 범용성을 갖추고 있어 다양한 환경에서 데이터를 교환하거나 저장하는 데 적합합니다.CSV 파일의 주요 특징경량화: 파일 크기가 작아 대량의 데이.. 2025. 2. 2. Pandas: Python 데이터 처리의 강력한 도구 Pandas란 무엇인가?데이터 분석과 처리는 현대 프로그래밍에서 필수적인 작업입니다. Python의 Pandas 라이브러리는 데이터 조작과 분석을 쉽게 수행할 수 있도록 설계된 도구로, 특히 테이블 형태의 데이터를 처리하는 데 강력한 기능을 제공합니다. 이 글에서는 Pandas가 무엇인지, 어떻게 사용하는지, 그리고 Requests를 통해 수집한 데이터를 Pandas로 처리하는 실습을 단계적으로 설명하겠습니다.Pandas는 Python에서 데이터 분석과 처리를 위한 오픈소스 라이브러리입니다. 특히, Pandas는 **데이터프레임(DataFrame)**이라는 구조를 제공하여 테이블 형태의 데이터를 쉽게 다룰 수 있도록 도와줍니다. 데이터프레임은 엑셀 시트와 유사하며, 행과 열로 이루어진 데이터를 직관적으로.. 2025. 1. 23. 이전 1 다음
