[go] 웹 스크래핑을 이용한 영화 평점 분석하기

08 Dec 2023

데이터 과학 및 머신 러닝 분야에서 웹 스크래핑은 중요한 기술로 자리 잡았습니다. 이 기술은 웹사이트에서 데이터를 수집하고 분석하는 데 사용됩니다. 여기서는 Python 언어와 Beautiful Soup 라이브러리를 사용하여 영화 평점 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 웹 스크래핑을 위한 환경 설정

우선, Python을 설치하고 Beautiful Soup 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래는 Beautiful Soup를 설치하는 명령어입니다.

pip install beautifulsoup4

2. 웹페이지에서 데이터 수집하기

영화 평점 데이터를 수집하기 위해서는 해당 사이트의 HTML 구조를 이해해야 합니다. 가령, IMDb나 Rotten Tomatoes와 같은 웹사이트는 영화 평점 데이터를 제공하고 있습니다. 이러한 사이트에서는 각 영화별 평점, 리뷰 등의 정보가 포함된 HTML 태그를 파싱하여 데이터를 수집할 수 있습니다.

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = '영화 평점 데이터가 있는 사이트의 주소'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 데이터 수집 및 분석 작업 수행

3. 데이터 분석 및 시각화

수집한 데이터를 분석하고 시각화하여 의미 있는 결과를 도출할 수 있습니다. Pandas와 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 데이터프레임을 생성하고 시각화할 수 있습니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터프레임 생성 및 시각화 작업 수행

4. 결과 해석

마지막으로, 분석된 결과를 해석하여 인사이트를 도출할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 영화의 평점 추이를 분석하거나, 장르별 평점 분포를 조사하는 등의 작업이 가능합니다.

이처럼 웹 스크래핑을 통해 영화 평점 데이터를 수집하고 분석함으로써 영화 산업의 트렌드나 소비자들의 취향을 파악할 수 있습니다.

이상으로, 웹 스크래핑을 이용한 영화 평점 분석에 대해 알아보았습니다.

참고 문헌:

Beautiful Soup Documentation: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/
Pandas Documentation: https://pandas.pydata.org/docs/
Matplotlib Documentation: https://matplotlib.org/stable/contents.html

내용 출처:

Getty Images, https://www.gettyimages.com/