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[python] 로그 분석을 통한 웹 사이트 방문자 분석

최근 웹 사이트의 방문자 수가 감소하고 있어서 로그 파일을 분석하여 웹 사이트의 방문자 동향을 파악하려고 합니다. 이를 위해 Python을 활용하여 로그 파일을 분석하고, 분석 결과를 시각적으로 표현하는 방법을 알아 보겠습니다.

  1. 로깅 데이터 읽기
    • 로깅 데이터를 읽고, 필요한 정보(예: IP 주소, 방문 일자 및 시간, URL 등)를 추출합니다.
import pandas as pd

# 로그 파일 읽기
log_data = pd.read_csv('log_file.csv')
  1. 데이터 전처리
    • IP 주소를 기준으로 방문자 수를 집계하거나, 시간대별 방문자 수를 계산할 수 있습니다.
# IP 주소를 기준으로 방문자 수 집계
visitor_count = log_data['ip_address'].value_counts()

# 시간대별 방문자 수 계산
log_data['visit_time'] = pd.to_datetime(log_data['visit_time'])
log_data['visit_hour'] = log_data['visit_time'].dt.hour
visitor_by_hour = log_data['visit_hour'].value_counts().sort_index()
  1. 시각화
    • 계산된 방문자 동향을 바 그래프나 시계열 차트로 시각화하여 변화 추이를 분석합니다.
import matplotlib.pyplot as plt

# 시간대별 방문자 수 시각화
plt.plot(visitor_by_hour.index, visitor_by_hour.values)
plt.xlabel('Hour')
plt.ylabel('Visitors')
plt.title('Visitors by Hour')
plt.show()

위의 절차를 통해 웹 사이트의 방문자 동향에 대한 파악이 가능하며, 이를 통해 방문자 수의 변화 패턴을 파악하여 대응 전략을 수립할 수 있습니다.

참고 자료:

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