데이터 분석 및 시각화에 Python 사용 방법

오늘날 세계에서 데이터 분석은 비즈니스 운영의 필수적인 부분이 되었습니다. 매일 생성되는 데이터의 양이 증가함에 따라 기업은 통찰력에 대한 수요를 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다. 

 

 

다행스럽게도 Python은 데이터 분석 및 시각화를 위한 인기 있는 도구로 부상하여 개발자에게 작업할 수 있는 다양한 강력한 라이브러리를 제공합니다.

이번 포스팅에서는 Python을 사용하여 데이터 분석 및 시각화의 기본 사항을 살펴봅니다. 개발자가 작업을 간소화하고 생산성을 높이는 데 사용할 수 있는 필수 라이브러리, 기술 및 모범 사례를 다룰 것입니다.

Python을 사용한 데이터 분석 소개

Python은 데이터 분석 및 시각화에 적합한 해석된 고급 프로그래밍 언어입니다. NumPy, Pandas, Matplotlib 및 Seaborn을 포함하여 개발자가 데이터를 처리, 정리 및 시각화하는 데 필요한 모든 것을 제공하는 다양한 라이브러리를 제공합니다.

Python에서 데이터 분석을 시작하기 위해 개발자는 일반적으로 다음 단계를 따릅니다.

1. 관련 라이브러리 가져오기
2. Python에 데이터 로드
3. 데이터 정리 및 처리
4. 데이터 분석
5. 데이터 시각화
6. 결론 도출 및 권장 사항 만들기

아래에서 이러한 각 단계를 자세히 살펴보겠습니다.

라이브러리 가져오기

Python에서 데이터 분석을 시작하기 전에 관련 라이브러리를 가져와야 합니다. NumPy와 Pandas는 데이터 분석에 가장 많이 사용되는 두 가지 라이브러리인 반면 Matplotlib과 Seaborn은 일반적으로 데이터 시각화에 사용됩니다. 다음 명령을 사용하여 이러한 라이브러리를 가져올 수 있습니다.

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

Python에 데이터 로드

관련 라이브러리를 가져오면 데이터를 Python으로 로드할 수 있습니다. 데이터 형식에 따라 여러 가지 방법이 있습니다. 예를 들어 다음 명령을 사용하여 CSV 파일을 로드할 수 있습니다.

data = pd.read_csv('data.csv')

Excel 파일, JSON 파일 또는 SQL 데이터베이스와 같은 다른 형식에서 데이터를 로드할 수도 있습니다. Pandas 라이브러리는 다양한 데이터 형식으로 작업하기 위한 다양한 기능을 제공합니다.

데이터 정리 및 처리

데이터를 분석하기 전에 데이터를 정리하고 처리해야 합니다. 여기에는 누락된 값을 식별 및 제거하고, 이상값을 처리하고, 필요에 따라 데이터 유형을 변환하는 작업이 포함됩니다. Pandas 라이브러리는 데이터 정리 및 처리를 위한 다양한 기능을 제공합니다.

예를 들어 다음 명령을 사용하여 누락된 값을 제거할 수 있습니다.

data = data.dropna()

clip및 와 같은 함수를 사용하여 이상값을 처리할 수도 있습니다 replace. 와 같은 함수를 사용하여 데이터 유형을 변환할 수 있습니다.

데이터 분석

데이터를 정리하고 처리한 후에는 분석을 시작할 수 있습니다. 데이터의 특성과 대답하려는 질문에 따라 데이터 분석을 위한 여러 기술이 있습니다. 몇 가지 일반적인 기술은 다음과 같습니다.

• 평균, 중앙값 및 표준 편차와 같은 기술 통계
• 가설 검정 및 회귀 분석과 같은 추론 통계
• 클러스터링 및 분류와 같은 기계 학습

NumPy 및 Pandas 라이브러리는 데이터 분석을 위한 다양한 기능을 제공하고 scikit-learn 라이브러리는 다양한 기계 학습 알고리즘을 제공합니다.

 

데이터 시각화

Matplotlib과 Seaborn은 둘 다 Python의 데이터 시각화를 위한 강력한 라이브러리이지만 서로 다른 강점과 약점을 가지고 있습니다. Matplotlib는 많은 유연성과 사용자 지정 옵션을 제공하는 다목적 라이브러리이지만 복잡한 시각화에 사용하기 어려울 수 있습니다. 반면 Seaborn은 아름답고 유익한 시각화를 쉽고 빠르게 만들 수 있도록 설계되었습니다.

Matplotlib 및 Seaborn을 사용하여 다양한 유형의 시각화를 만드는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

막대 차트

막대 차트는 서로 다른 데이터 범주 간의 비교를 표시하는 데 사용되는 일반적인 유형의 시각화입니다. Matplotlib는 bar막대 차트를 만드는 데 사용할 수 있는 기능을 제공합니다.

x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [10, 20, 15, 25]

plt.bar(x, y)
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Bar Chart')
plt.show()

이렇게 하면 4개의 범주와 해당 값이 있는 간단한 막대 차트가 생성됩니다.

barplotSeaborn은 유사한 막대 차트를 만드는 데 사용할 수 있는 기능 도 제공합니다.

 

x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [10, 20, 15, 25]

sns.barplot(x=x, y=y)
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Bar Chart')
plt.show()

이렇게 하면 유사한 막대 차트가 생성되지만 몇 가지 추가 서식 및 스타일 지정 옵션이 있습니다.

라인 차트

꺾은선형 차트는 시간 경과에 따라 또는 여러 범주에 걸쳐 추세를 표시하는 데 사용되는 또 다른 일반적인 유형의 시각화입니다. Matplotlib는 plot선형 차트를 만드는 데 사용할 수 있는 기능을 제공합니다.

 

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 15, 25, 30]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Line Chart')
plt.show()

이렇게 하면 시간 경과에 따른 값의 추세를 보여주는 간단한 선 차트가 생성됩니다.

Seaborn은 함수를 제공하지 않지만 해당 함수를 사용하여 유사한 라인 차트를 만들 plot수 있습니다.

 

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 15, 25, 30]

sns.lineplot(x=x, y=y)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Line Chart')
plt.show()

이렇게 하면 비슷한 라인 차트가 생성되지만 몇 가지 추가 서식 및 스타일 지정 옵션이 있습니다.

산점도

산점도는 두 변수 간의 관계를 표시하는 데 사용되는 시각화 유형입니다. Matplotlib는 scatter산점도를 만드는 데 사용할 수 있는 기능을 제공합니다.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 15, 25, 30]

plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()

이렇게 하면 X와 Y 변수 사이의 관계를 보여주는 간단한 산점도가 생성됩니다.

scatterplotSeaborn은 비슷한 산점도를 만드는 데 사용할 수 있는 기능 도 제공합니다.

 

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 15, 25, 30]

sns.scatterplot(x=x, y=y)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Scatter

히스토그램

히스토그램은 변수의 분포를 표시하는 데 사용되는 시각화 유형입니다. Matplotlib는 hist히스토그램을 만드는 데 사용할 수 있는 함수를 제공합니다.

import numpy as np

# Generate some random data
data = np.random.normal(size=1000)

plt.hist(data)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram')
plt.show()

이렇게 하면 X축이 값을 나타내고 Y축이 해당 값의 빈도를 나타내는 임의 데이터의 히스토그램이 생성됩니다.

distplotSeaborn은 유사한 히스토그램을 생성하는 데 사용할 수 있는 기능도 제공합니다.

 

import seaborn as sns

# Generate some random data
data = np.random.normal(size=1000)

sns.distplot(data, kde=False, rug=True)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram')
plt.show()

 

이렇게 하면 몇 가지 추가 서식 및 스타일 지정 옵션과 함께 임의 데이터의 히스토그램이 생성됩니다.

히트맵

히트맵은 매트릭스 형식으로 두 변수 간의 관계를 표시하는 데 사용되는 시각화 유형입니다. Matplotlib는 imshow히트맵을 생성하는 데 사용할 수 있는 기능을 제공합니다.

# Generate some random data
data = np.random.rand(5, 5)

plt.imshow(data, cmap='coolwarm')
plt.colorbar()
plt.title('Heatmap')
plt.show()

이렇게 하면 값이 색상으로 표시되는 임의 데이터의 히트맵이 생성됩니다.

heatmapSeaborn은 유사한 히트맵을 생성하는 데 사용할 수 있는 기능 도 제공합니다.

# Generate some random data
data = np.random.rand(5, 5)

sns.heatmap(data, cmap='coolwarm')
plt.title('Heatmap')
plt.show()

이렇게 하면 몇 가지 추가 서식 및 스타일 지정 옵션과 함께 임의 데이터의 히트맵이 생성됩니다.

박스플롯

상자 그림은 다양한 범주에 걸쳐 변수의 분포를 표시하는 데 사용되는 시각화 유형입니다. Matplotlib는 boxplot상자 그림을 만드는 데 사용할 수 있는 기능을 제공합니다.

 

# Generate some random data
data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

plt.boxplot(data)
plt.xticks([1, 2, 3], ['A', 'B', 'C'])
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Boxplot')
plt.show()

이렇게 하면 X축이 범주를 나타내고 Y축이 값을 나타내는 무작위 데이터의 상자 그림이 생성됩니다.

boxplotSeaborn은 유사한 상자 그림을 만드는 데 사용할 수 있는 기능 도 제공합니다.

 

# Generate some random data
data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

sns.boxplot(x=['A', 'B', 'C'], y=data)
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Boxplot')
plt.show()

이렇게 하면 몇 가지 추가 서식 및 스타일 지정 옵션과 함께 무작위 데이터의 상자 그림이 생성됩니다.

결론

Python은 다양한 작업에 사용할 수 있는 많은 라이브러리가 있는 데이터 분석 및 시각화를 위한 강력한 프로그래밍 언어입니다. 이번 포스팅에서는 NumPy, Pandas, Matplotlib 및 Seaborn과 같은 Python 라이브러리를 사용하여 데이터 분석을 수행하고 다양한 유형의 시각화를 만드는 방법을 살펴보았습니다. 이러한 라이브러리를 사용하여 개발자는 생산성을 높이고 이해 관계자에게 통찰력을 전달하는 데 도움이 되는 유익하고 아름다운 시각화를 만들 수 있습니다.