Kibana는 Elasticsearch를 기반으로 한 데이터 시각화 도구입니다. 파이썬은 강력한 데이터 분석 및 시각화 도구로 널리 알려져 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Kibana와 파이썬을 함께 사용하여 공공 교통 데이터를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 공공 교통 데이터 수집

먼저, 공공 교통 데이터를 수집해야 합니다. 예를 들어, 대도시의 지하철 도착 시간이나 버스 위치 데이터를 수집할 수 있습니다. 이러한 데이터는 일반적으로 API를 통해 접근할 수 있으며, 파이썬에서 쉽게 처리할 수 있습니다.

import requests

response = requests.get('https://api.example.com/public-transportation-data')
data = response.json()

위의 예제 코드는 HTTP GET 요청을 사용하여 API에서 공공 교통 데이터를 가져오는 간단한 예시입니다.

2. 데이터 전처리

다음으로, 가져온 데이터를 적절히 전처리해야 합니다. 예를 들어, 데이터의 형식을 맞추거나 불필요한 정보를 제거하는 작업을 수행할 수 있습니다. 이 부분은 데이터의 종류와 목적에 맞게 유연하게 처리해야 합니다.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)
# 데이터 전처리 작업 수행

판다스(Pandas) 라이브러리를 사용하여 데이터 프레임을 생성하고, 전처리 작업을 수행합니다. 판다스는 파이썬에서 데이터를 다루는 데 매우 유용한 라이브러리입니다.

3. 데이터 시각화

이제 Kibana로 데이터를 시각화할 차례입니다. Kibana를 사용하면 다양한 차트와 대시보드를 만들 수 있습니다.

1. Kibana에 접속하여 “Create a new visualization”을 선택합니다.
2. 원하는 차트 종류를 선택하고 데이터 소스로 전처리된 데이터 프레임을 선택합니다.
3. 시각화에 필요한 필드와 그룹을 선택하고, 적절한 집계 함수와 버킷을 설정합니다.
4. 시각화를 구성하고 설정을 저장합니다.
5. 필요한 경우, 대시보드를 생성하여 시각화를 통합하고 인터랙티브한 대시보드를 구성할 수 있습니다.

Kibana는 사용하기 쉽고 유연한 시각화 도구로, 공공 교통 데이터와 같은 대용량 데이터를 효과적으로 다룰 수 있습니다.

마무리

이번 포스트에서는 Kibana와 파이썬을 사용하여 공공 교통 데이터를 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. 공공 교통 데이터를 시각화함으로써 실시간 정보를 제공하거나 트렌드를 분석하는 등 다양한 활용이 가능합니다. 여러분의 데이터에 맞게 Kibana와 파이썬을 유연하게 조합하여 다양한 시각화를 구현해보세요!

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