[python] Bokeh를 활용한 사이트분석 결과 시각화
이번 글에서는 Bokeh라는 파이썬 라이브러리를 활용하여 사이트분석 결과를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Bokeh는 웹 브라우저 기반의 대화형 시각화 라이브러리로, 다양한 인터랙션 기능과 풍부한 시각화 옵션을 제공합니다.
Bokeh 설치하기
먼저, Bokeh를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 Bokeh를 설치할 수 있습니다.
pip install bokeh
사이트분석 결과 시각화하기
Bokeh를 이용하여 사이트분석 결과를 시각화하는 예제를 살펴보겠습니다. 가정해보자면, 우리는 웹사이트의 접속 횟수 및 사용자 행동 데이터를 가지고 있습니다. 이 데이터를 바탕으로 Bokeh를 활용하여 그래프를 그려보겠습니다.
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook
# 데이터
access_counts = [100, 200, 300, 400, 500]
user_actions = ['click', 'scroll', 'hover', 'scroll', 'click']
# 그래프 생성
p = figure(x_range=user_actions, plot_height=250, title="사이트 사용자 행동 분석",
toolbar_location=None, tools="")
p.vbar(x=user_actions, top=access_counts, width=0.9)
# 그래프 출력
output_notebook()
show(p)
위의 코드를 실행하면, 입력한 데이터에 따라 사이트 사용자의 행동 분석 그래프가 웹 브라우저에 출력됩니다. 그래프는 각 사용자 행동에 대한 접속 횟수를 막대 그래프로 표현한 것으로, 사용자의 행동 패턴을 한눈에 파악할 수 있습니다.
결론
이처럼 Bokeh를 활용하면 사이트분석 결과를 효과적으로 시각화할 수 있습니다. Bokeh는 다양한 시각화 옵션을 제공하여 사용자에게 직관적인 그래프를 제시할 수 있습니다. 사이트분석 결과를 정확하게 분석하고 시각화하여 웹사이트 운영 및 개선에 도움을 줄 수 있습니다.