음식 선호도 분석은 소비자들의 음식에 대한 선호도를 조사하고 분석하는 과정입니다. 이를 시각화하여 데이터의 패턴을 빠르게 파악할 수 있습니다. 이번에는 Bokeh라는 파이썬 라이브러리를 활용하여 음식 선호도 분석 결과를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치하기

먼저 Bokeh를 사용하기 위해 패키지를 설치해야 합니다. 아래 명령어를 사용하여 Bokeh를 설치하세요.

pip install bokeh

데이터 준비하기

분석할 음식 선호도 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 음식 종류와 해당 음식에 대한 선호도를 포함하는 CSV 파일을 사용해보겠습니다.

Bokeh를 활용한 시각화

아래는 Bokeh를 사용하여 음식 선호도를 막대 그래프로 시각화하는 예제 코드입니다.

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource, FactorRange
from bokeh.palettes import Spectral6

# 데이터 준비
food = ['피자', '스테이크', '스시', '햄버거', '파스타']
preference = [5, 4, 3, 4, 5]
colors = Spectral6[:len(food)]

source = ColumnDataSource(data=dict(food=food, preference=preference, color=colors))

# 그래프 그리기
p = figure(x_range=food, plot_height=400, title="음식 선호도 분석 결과", toolbar_location=None, tools="")

p.vbar(x='food', top='preference', width=0.9, color='color', legend_field="food", source=source)

p.xgrid.grid_line_color = None
p.legend.orientation = "horizontal"
p.legend.location = "top_center"

# 그래프 출력
show(p)

위 코드를 실행하면 음식 종류에 따른 선호도 막대 그래프가 생성됩니다. 각 음식 종류는 색상으로 구분되어 표시되며, 선호도에 따라 막대의 높이가 나타납니다.

Bokeh는 다양한 시각화 옵션을 제공하기 때문에 이 코드를 활용하여 선호도 분석 결과를 더 다양한 형태로 시각화할 수 있습니다. Bokeh 공식 사이트에 있는 문서를 참고하면 더 많은 예제와 정보를 얻을 수 있습니다.

결론

Bokeh를 활용하면 간단하고 직관적인 방식으로 음식 선호도 분석 결과를 시각화할 수 있습니다. 데이터를 파악하기 쉬운 형태로 시각화하여 의사결정을 내리거나 인사이트를 얻는 데 도움이 될 것입니다. Bokeh를 사용하여 본인만의 시각화를 만들어보세요!