소셜 미디어 플랫폼은 많은 사람들이 일상적으로 사용하고 있는 플랫폼입니다. 이러한 플랫폼을 통해 사용자의 행동을 분석하고 시각화하는 것은 중요한 과정입니다. 이번 글에서는 Python의 Bokeh 패키지를 통해 소셜 미디어 사용자의 행동 분석 결과를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
Bokeh란?
Bokeh는 Python으로 작성된 인터랙티브한 시각화를 생성하기 위한 오픈소스 패키지입니다. Bokeh를 사용하면 웹 브라우저 상에서 다양한 차트와 시각화를 만들 수 있습니다. Bokeh의 강력한 기능 중 하나는 인터랙티브한 동작을 지원한다는 것입니다. 이는 사용자가 시각화를 조작하고 결과를 즉시 확인할 수 있도록 합니다.
소셜 미디어 행동 분석 시각화 예시
아래의 예시 코드는 Bokeh를 사용하여 소셜 미디어 사용자의 행동 분석 결과를 시각화하는 예시입니다. 이 예시에서는 사용자의 글 작성 수와 좋아요 수에 대한 데이터를 바탕으로 막대 그래프와 원 그래프를 생성합니다.
- 필요한 라이브러리를 import합니다.
import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show, output_file
from bokeh.models import ColumnDataSource
- 데이터를 생성합니다.
usernames = ['user1', 'user2', 'user3', 'user4', 'user5']
post_count = [10, 15, 20, 25, 30]
like_count = [50, 60, 70, 80, 90]
- 데이터를 사용하여 그래프를 생성합니다.
source = ColumnDataSource(data=dict(usernames=usernames, post_count=post_count, like_count=like_count))
p = figure(x_range=usernames, plot_height=350, title="User Behavior Analysis", toolbar_location=None, tools="")
p.vbar(x='usernames', top='post_count', width=0.5, source=source, legend_label="Post Count", line_color='white')
p.vbar(x='usernames', top='like_count', width=0.3, source=source, legend_label="Like Count", line_color='white', fill_color='red')
p.xgrid.grid_line_color = None
p.y_range.start = 0
p.y_range.end = 100
p.legend.location = "top_right"
p.legend.orientation = "vertical"
show(p)
위의 코드에서는 Bokeh의 figure 클래스를 사용하여 그래프를 생성합니다. vbar 함수를 사용하여 막대 그래프를 생성하고, x_range와 top 인자를 사용하여 데이터를 연결합니다. 또한 legend_label을 사용하여 범례를 추가합니다. 그리고 xgrid, y_range, legend 등의 속성을 설정하여 그래프를 꾸밀 수 있습니다.
결과 확인
위의 코드를 실행하면 웹 브라우저에서 소셜 미디어 사용자의 행동 분석 결과가 나타나는 그래프를 확인할 수 있습니다. 사용자별로 글 작성 수와 좋아요 수를 비교할 수 있으며, 또한 인터랙티브한 동작을 통해 그래프를 조작할 수도 있습니다.
참고 자료
- Bokeh 공식 문서: https://docs.bokeh.org
- Bokeh 예제 갤러리: https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/gallery.html
Bokeh를 이용하여 소셜 미디어 사용자의 행동 분석 결과를 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. Bokeh는 다양한 시각화 기능과 인터랙티브한 동작을 제공하므로 데이터를 더 쉽게 이해하고 분석할 수 있습니다.