[python] Bokeh를 이용한 소셜 미디어 이용시간 분석 결과 시각화
소개
이번 글에서는 Bokeh와 Python을 활용하여 소셜 미디어 이용시간 분석 결과를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Bokeh는 인터랙티브한 시각화 도구로서, 데이터 분석 결과를 효과적으로 시각화할 수 있습니다.
필요한 라이브러리 설치
Bokeh를 사용하기 위해 아래와 같이 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다.
pip install bokeh
데이터 준비
분석에 사용할 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 소셜 미디어 이용시간에 대한 일일 시간별 데이터를 가지고 있다고 가정해보겠습니다.
Bokeh를 이용한 시각화
Bokeh를 사용하여 데이터를 시각화하는 방법은 다양합니다. 예제로는 일일 시간별 소셜 미디어 이용시간을 막대그래프로 표현하고, 인터랙티브한 기능을 추가하는 방법을 살펴보겠습니다.
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook
# 소셜 미디어 이용시간 데이터
hours = [3, 4, 2, 5, 6, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 3, 4, 5, 2, 1, 3, 4, 5, 6, 7, 4, 3, 2]
# x축 레이블
x_labels = [str(i) + '시' for i in range(24)]
# 그래프 생성
p = figure(x_range=x_labels, plot_height=400, plot_width=800, title="소셜 미디어 이용시간 분석",
x_axis_label='시간', y_axis_label='이용시간 (시간)', tools='hover', tooltips="$name: @$name")
# 막대그래프 추가
p.vbar(x=x_labels, top=hours, width=0.9, legend_label='이용시간')
# 그래프 출력
output_notebook()
show(p)
결과 확인
위 코드를 실행하면 Bokeh를 통해 시간별 소셜 미디어 이용시간 분석 결과를 막대그래프로 시각화할 수 있습니다. 인터랙티브한 기능으로는 해당 시간대의 이용시간을 마우스 오버시에 확인할 수 있도록 툴팁을 추가했습니다.
결론
Bokeh를 사용하여 소셜 미디어 이용시간 분석 결과를 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. Bokeh를 활용하면 데이터 분석 결과를 직관적이고 효과적으로 시각화할 수 있으며, 인터랙티브한 기능을 추가하여 더욱 유용한 결과를 얻을 수 있습니다.