[파이썬] 데이터 분석과 쇼핑 분석

01 Sep 2023

python

데이터 분석은 현대 비즈니스 환경에서 매우 중요한 역할을 담당합니다. 특히 쇼핑 분석은 소매업체에게 매출 증대와 고객 경험 개선을 위한 인사이트를 제공합니다. 이 블로그 포스트에서는 Python을 사용하여 데이터 분석 및 쇼핑 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 수집

데이터 분석을 시작하기 전에 데이터를 수집해야 합니다. 온라인 쇼핑 분석을 위해 주요 데이터 소스는 웹 스크래핑을 통해 얻을 수 있습니다. Python의 beautifulsoup 라이브러리를 사용하여 웹 페이지에서 정보를 추출하는 방법을 살펴보겠습니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 웹 페이지 요청
url = "https://www.example.com"
response = requests.get(url)

# HTML 파싱
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 원하는 데이터 추출
data = soup.find('div', {'class': 'data'})

위 코드에서 requests 모듈을 사용하여 웹 페이지에 요청을 보내고, beautifulsoup 모듈을 사용하여 HTML을 파싱합니다. 원하는 데이터는 find 메서드와 함께 CSS 선택자를 사용하여 추출할 수 있습니다.

데이터 전처리

데이터를 수집한 후에는 전처리가 필요합니다. 데이터를 클린하게 만들고 분석 가능한 형식으로 변환해야 합니다. 일반적인 데이터 전처리 작업으로는 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 형식 변환, 스케일링, 피쳐 엔지니어링 등이 있습니다.

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

# 결측치 처리
data = data.dropna()

# 이상치 제거
data = data[data['col'] < 100]

# 데이터 스케일링
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

위 코드에서는 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 로드하고, 결측치를 제거하고 이상치를 제거하는 예제를 보여줍니다. 또한 scikit-learn 라이브러리의 StandardScaler를 사용하여 데이터를 스케일링하는 방법을 보여줍니다.

데이터 분석

데이터를 전처리한 후에는 데이터를 분석할 수 있습니다. Python에는 데이터 분석을 위해 다양한 도구와 라이브러리가 있습니다. 예를 들어, pandas, matplotlib, seaborn 등이 있습니다. 이를 활용하여 데이터 시각화, 통계 분석, 머신 러닝 등을 수행할 수 있습니다.

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

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

# 히스토그램
plt.hist(data['column'], bins=10)

# 산점도
sns.scatterplot(x='column1', y='column2', data=data)

위 코드에서는 pandas를 사용하여 데이터를 로드하고, matplotlib를 사용하여 히스토그램을 그리고, seaborn을 사용하여 산점도를 그리는 예제를 보여줍니다.

쇼핑 분석 예제

마지막으로, 쇼핑 분석을 위한 예제를 살펴보겠습니다. 예를 들어, 고객의 구매 패턴을 분석하여 추천 시스템을 구축하거나, 신규 상품의 인기도를 예측할 수 있습니다.

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('shopping_data.csv')

# 고객 클러스터링
cluster_model = KMeans(n_clusters=3)
cluster_model.fit(data[['age', 'income']])

# 결과 출력
data['cluster'] = cluster_model.labels_
print(data)

위 코드에서는 pandas를 사용하여 데이터를 로드하고, sklearn의 KMeans 클러스터링 알고리즘을 사용하여 고객을 클러스터링하는 예제를 보여줍니다. 클러스터링 결과는 labels_ 속성을 통해 확인할 수 있습니다.

데이터 분석과 쇼핑 분석은 현대 비즈니스에 필수적인 과정입니다. Python을 사용하여 데이터를 수집, 전처리하고 분석하는 방법을 익히면 쇼핑 경험을 개선하고 비즈니스 의사 결정을 지원할 수 있습니다.