Chartist는 JavaScript로 작성된 경량화된 차트 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하여 웹 애플리케이션에 다양한 형식의 차트를 구현할 수 있습니다. 이제 우리는 Chartist를 사용하여 차트의 데이터를 머시닝(Machine Learning) 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 수집

데이터 수집은 데이터를 머시닝 분석하기 위한 첫 번째 단계입니다. 일반적으로 CSV(Comma Separated Values) 또는 JSON(JavaScript Object Notation) 형식으로 데이터를 수집하는 것이 일반적입니다. 예를 들어, 아래와 같은 형식의 JSON 파일을 사용해보겠습니다.

[
  { "날짜": "2020-01-01", "값": 10 },
  { "날짜": "2020-01-02", "값": 15 },
  { "날짜": "2020-01-03", "값": 20 },
  { "날짜": "2020-01-04", "값": 25 }
]

데이터 전처리

수집한 데이터를 머시닝 분석에 적합한 형태로 전처리하는 것이 중요합니다. Chartist에서 데이터를 처리하기 위해선, 데이터를 배열 형태로 변환하는 작업이 필요합니다. 위의 JSON 데이터를 배열로 변환해보겠습니다.

var rawData = [
  { "날짜": "2020-01-01", "값": 10 },
  { "날짜": "2020-01-02", "값": 15 },
  { "날짜": "2020-01-03", "값": 20 },
  { "날짜": "2020-01-04", "값": 25 }
];

var data = rawData.map(function(item) {
  return [item["날짜"], item["값"]];
});

차트 생성

데이터를 전처리한 후에는 Chartist를 사용하여 차트를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 아래와 같이 Line 차트를 생성해보겠습니다.

new Chartist.Line('.ct-chart', {
  labels: data.map(function(item) {
    return item[0];
  }),
  series: [data.map(function(item) {
    return item[1];
  })]
});

결과 분석

생성된 차트를 통해 데이터를 시각화하고 분석할 수 있습니다. Chartist는 다양한 형태의 차트를 지원하므로, 데이터의 특성과 사용 목적에 맞게 적절한 차트를 선택할 수 있습니다.

데이터 분석의 목적에 따라, 머시닝 알고리즘을 적용하여 예측 모델을 생성할 수도 있습니다. 이 경우에는 Chartist보다는 다른 머시닝 라이브러리를 함께 사용해야 할 수도 있습니다.

결론

Chartist를 사용하여 데이터를 머시닝 분석하는 방법을 알아보았습니다. 데이터 수집, 전처리, 차트 생성 및 결과 분석 단계를 거쳐 데이터를 시각화하고 분석할 수 있습니다. Chartist를 통해 데이터를 쉽고 빠르게 분석하여 가치있는 인사이트를 얻어보세요.

참고 자료:

• Chartist Documentations
• JSON - Wikipedia