유동 인구 분석은 도시 계획, 마케팅 전략 및 비즈니스 결정에 있어서 중요한 역할을 합니다. 시각화를 통해 유동 인구 데이터를 보다 쉽게 이해하고 분석할 수 있습니다. Seaborn은 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로, 다양한 예쁜 차트와 플롯을 제공하며 사용하기도 간편합니다.

1. 데이터 불러오기

먼저, 유동 인구 데이터를 불러와야 합니다. 일반적으로 CSV 파일 형식으로 저장되어 있으므로, pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 불러올 수 있습니다.

import pandas as pd

data = pd.read_csv('유동인구데이터.csv')

2. 데이터 분석 및 시각화

이제 data 변수에 저장된 데이터를 활용하여 Seaborn을 사용하여 유동 인구에 대한 시각화를 만들어보겠습니다.

2.1 히트맵

유동 인구 데이터의 지역별 분포를 확인하기 위해 히트맵을 사용할 수 있습니다. seaborn.heatmap() 함수를 사용하여 히트맵을 그릴 수 있습니다. 예를 들어, 유동 인구 밀도에 따른 서울 지도 히트맵을 그리는 방법은 다음과 같습니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 서울 지도 데이터 불러오기
map_data = pd.read_csv('서울지도데이터.csv')

# 서울 지도와 유동 인구 데이터를 합치기
merged_data = pd.merge(map_data, data, on='지역')

# 히트맵 그리기
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(merged_data.pivot('y', 'x', '유동인구'), cmap='YlOrRd', linewidths=0.5)

plt.title('서울 유동 인구 히트맵')
plt.xlabel('경도')
plt.ylabel('위도')

plt.show()

2.2 바이올린 플롯

유동 인구 데이터의 분포를 자세히 살펴보기 위해 바이올린 플롯을 사용할 수 있습니다. seaborn.violinplot() 함수를 활용하여 바이올린 플롯을 그려보겠습니다.

plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.violinplot(x='요일', y='유동인구', data=data)

plt.title('유동 인구 요일별 분포')
plt.xlabel('요일')
plt.ylabel('유동 인구')

plt.show()

3. 결론

Seaborn 라이브러리를 사용하여 유동 인구 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 살펴보았습니다. 히트맵과 바이올린 플롯을 활용하여 지역별 유동 인구 분포와 요일별 유동 인구 분포를 쉽게 확인할 수 있습니다. 이를 통해 도시 계획, 마케팅 전략 등 다양한 분야에서 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

참고 자료

• Seaborn Documentation
• Pandas Documentation