이번 포스트에서는 Bokeh를 사용하여 웹사이트의 방문자 분석 결과를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다. Bokeh는 Python용 시각화 라이브러리로, 강력한 인터랙티브 차트와 그래프를 만들 수 있습니다.

Bokeh 소개

Bokeh는 Python으로 작성된 오픈 소스 시각화 라이브러리입니다. 주로 웹사이트, 대시보드 등에서 사용되며, 높은 수준의 인터랙티브 차트와 그래프를 생성할 수 있습니다. Bokeh는 다양한 시각화 유형을 지원하며, HTML, JavaScript, CSS 등의 웹 기술을 사용하여 시각화 결과를 웹 브라우저에서 표시할 수 있습니다.

Bokeh를 설치하려면 아래 명령어를 사용하세요:

pip install bokeh

데이터 준비

시각화를 위해 웹사이트의 방문자 분석 데이터를 사용합니다. 예를 들어, ‘웹사이트 연령대별 방문자 수’ 라는 데이터가 있다고 가정해봅시다. 이 데이터는 연령대와 해당 연령대 방문자 수로 구성되어 있습니다.

Bokeh를 이용한 시각화

Bokeh를 사용하여 위의 데이터를 바탕으로 막대 그래프를 만들어보겠습니다. 아래는 Bokeh로 막대 그래프를 그리는 코드 예시입니다.

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook

# 데이터
ages = ['10대', '20대', '30대', '40대', '50대']
visitors = [100, 300, 400, 200, 150]

# 그래프 객체 생성
p = figure(x_range=ages, plot_height=400, title='웹사이트 연령대별 방문자 수')

# 막대 그래프 그리기
p.vbar(x=ages, top=visitors, width=0.9)

# 그래프 출력
output_notebook()
show(p)

위의 코드를 실행하면, 연령대별 방문자 수를 나타내는 막대 그래프가 생성됩니다. 그래프는 인터랙티브하게 동작하며, 마우스로 확대, 축소 및 이동할 수 있습니다.

마무리

이번 포스트에서는 Bokeh를 사용하여 웹사이트의 방문자 분석 결과를 시각화하는 방법을 알아보았습니다. Bokeh는 높은 수준의 인터랙티브 차트와 그래프를 제공하여 웹 기반의 데이터 시각화에 매우 유용합니다. 이를 통해 웹사이트 운영과 관련된 의사 결정을 보다 쉽게 내릴 수 있습니다.

더 자세한 내용과 다양한 시각화 방법은 Bokeh 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.

• Bokeh 공식 홈페이지: https://bokeh.org/

Happy coding!