[go] Go 언어를 활용한 웹 크롤링 데이터의 시계열 분석

07 Dec 2023

소개

이 문서는 Go 언어를 사용하여 웹 크롤링 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 시계열 분석을 수행하는 방법을 설명합니다. 시계열 분석은 시간에 따라 변화하는 데이터를 분석하는 통계적 기법으로, 예측 모델을 구축하거나 특정 패턴을 발견하는 등 다양한 분석 목적에 활용됩니다.

필요한 라이브러리 설치

해당 프로젝트에서는 Go 언어를 사용하므로, Go 언어의 공식 패키지 관리자인 go get 명령을 사용하여 필요한 라이브러리를 설치합니다.

go get github.com/PuerkitoBio/goquery
go get github.com/tealeg/xlsx

위 명령을 통해 goquery와 xlsx 라이브러리가 설치됩니다. goquery는 HTML 문서를 파싱하고 쿼리를 수행하기 위한 라이브러리이며, xlsx는 엑셀 파일을 생성하기 위한 라이브러리입니다.

웹 크롤링 데이터 수집

먼저, 웹 크롤링을 통해 데이터를 수집합니다. Go 언어에서는 net/http 패키지를 사용하여 웹 페이지에 HTTP 요청을 보내고, goquery 라이브러리를 사용하여 HTML 문서를 파싱합니다.

package main

import (
	"fmt"
	"log"
	"net/http"
	"strconv"
	"time"

	"github.com/PuerkitoBio/goquery"
)

func main() {
	// 웹 페이지에 HTTP GET 요청을 보냄
	res, err := http.Get("https://example.com")
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	// HTTP 응답의 본문을 파싱하기 위해 goquery를 사용
	doc, err := goquery.NewDocumentFromReader(res.Body)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	// 원하는 데이터를 선택하기 위해 CSS 선택자를 사용
	doc.Find("#data-table tbody tr").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
		// 각 행의 데이터를 추출하여 출력
		dateString := s.Find("td.date").Text()
		valueString := s.Find("td.value").Text()

		date, err := time.Parse("2006-01-02", dateString)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}

		value, err := strconv.ParseFloat(valueString, 64)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}

		fmt.Println(date, value)
	})
}

위 예제 코드는 https://example.com 주소에서 특정 테이블의 날짜와 값을 추출하는 예제입니다. 크롤링된 데이터는 날짜와 값으로 출력됩니다.

시계열 분석

크롤링한 데이터를 기반으로 시계열 분석을 수행할 수 있습니다. Go 언어에서는 github.com/sajari/regression 라이브러리를 사용하여 선형 회귀 분석을 수행할 수 있습니다.

package main

import (
	"log"
	"strconv"

	"github.com/sajari/regression"
)

func main() {
	// 샘플 데이터 생성 (임의로 설정)
	var x []float64
	var y []float64
	for i := 1; i <= 100; i++ {
		x = append(x, float64(i))
		y = append(y, float64(i*2))
	}

	// 회귀 분석 모델 생성
	var r regression.Regression
	r.SetObserved("y")
	r.SetVar(0, "x")

	// 데이터 추가
	for i, xi := range x {
		r.Train(regression.DataPoint(y[i], []float64{xi}))
	}

	// 모델 피팅
	r.Run()

	// 새로운 데이터에 대한 예측
	newX := 101.0
	predictY, _ := r.Predict([]float64{newX})

	// 결과 출력
	log.Printf("예측된 값: %.2f", predictY)
}

위 예제 코드는 1부터 100까지의 샘플 데이터를 기반으로 선형 회귀 분석을 수행하는 예제입니다. x와 y는 각각 독립 변수와 종속 변수를 나타내며, 데이터 포인트를 추가하여 모델을 적합시킨 후, 새로운 x 값에 대한 예측 값을 출력합니다.

결론

Go 언어를 활용하여 웹 크롤링 데이터를 수집하고 시계열 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 다양한 분석 목적에 따라 웹에서 데이터를 추출하고 예측 모델을 구축할 수 있습니다. Go 언어의 간결하고 빠른 특성을 활용해 데이터 분석 및 예측을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.