유동 인구 분석은 도시 계획, 마케팅, 소매업 등 다양한 분야에서 중요한 정보를 제공합니다. 이러한 데이터를 시각화하여 쉽게 이해하고 분석할 수 있는 Seaborn 라이브러리를 사용해보겠습니다.

라이브러리 설치

Seaborn을 사용하기 위해서는 먼저 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래 명령을 사용하여 Seaborn을 설치합니다.

pip install seaborn

데이터 불러오기

분석에 사용할 샘플 데이터를 불러옵니다. 예를 들어, 유동 인구 수를 기록한 CSV 파일이 있다고 가정해봅시다.

import pandas as pd

data = pd.read_csv('유동인구.csv')

데이터 분석하기

불러온 데이터를 이용하여 유동 인구의 특징을 분석합니다. Seaborn을 사용하면 간단하게 통계적 그래프를 생성할 수 있습니다.

import seaborn as sns

# 유동 인구 수와 다른 변수들 사이의 관계 그래프 생성
sns.pairplot(data, x_vars=['연령', '성별'], y_vars='유동인구수', kind='scatter')

# 유동 인구 분포를 히스토그램으로 표시
sns.distplot(data['유동인구수'])

시각화 결과 확인하기

위에서 생성한 그래프들을 실제로 확인해봅시다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 그래프들을 한 번에 출력
plt.show()

결과 해석하기

Seaborn을 사용하여 유동 인구 데이터를 시각화했습니다. 산점도 그래프와 히스토그램을 통해 유동 인구와 연령, 성별 등의 변수들 간의 관계를 알 수 있습니다. 이를 통해 유동 인구의 특징을 쉽게 파악하고 분석할 수 있습니다.

#seaborn #유동인구분석