728x90 반응형 데이터시각화10 Matplotlib, Seaborn 라인그래프 그리기 Matplotlib, Seaborn 라인그래프 그리기라인 그래프(Line plot)은 데이터의 추세를 파악하기에 적합한 그래프입니다. 데이터가 순차적으로 어떻게 변화하는 지 쉽게 확인할 수 있으며 여러 데이터를 한번에 확인할 수 있습니다. 시계열 데이터는 라인그래프에 가장 적합한데이터 입니다. 주가, 기온, 판매량, 센서 정보등이 예가 될 수 있습니다.데이터 준비라인 그래프를 그리기 위해서 데이터를 준비합니다. 데이터는 순차적으로 정보를 갖기 때문에 'step'이라는 컬럼으로 데이터의 순서를 표시하고 'score'로 정보를 저장했습니다. 데이터는 균일 분포를 갖는 10개의 데이터를 rand()함수로 생성합니다.import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimp.. 2024. 5. 14. 루커 스튜디오 - 데이터 시각화 툴 루커 스튜디오: 데이터 시각화와 공유 플랫폼루커 스튜디오는 데이터 시각화와 공유를 위한 강력한 플랫폼입니다. 사용자는 다양한 데이터 소스를 손쉽게 가져와서 결합하고, 시각적으로 매력적인 보고서와 대시보드를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 스토리를 연결하고 이해하기 쉽게 전달할 수 있습니다.주요 기능루커 스튜디오는 다양한 시각화 옵션을 제공하여 사용자가 데이터를 다양한 각도에서 살펴볼 수 있습니다. 막대 그래프, 원형 차트, 히스토그램, 지도 시각화 등을 활용할 수 있습니다.사용자는 루커 스튜디오를 사용하여 다양한 위치의 데이터를 손쉽게 가져와서 결합할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 데이터 소스를 효과적으로 활용할 수 있습니다.대화형 대시보드루커 스튜디오에서 생성한 대시보드는 대화형으로 동작하여 .. 2024. 5. 14. 키바나 키바나: Elasticsearch 시각화 도구키바나(Kibana)는 Elasticsearch와 함께 사용되는 오픈 소스 데이터 시각화 도구로, 사용자가 Elasticsearch의 데이터를 쉽게 시각화하고 이해할 수 있도록 도와줍니다. 키바나는 다양한 시각화 옵션을 제공하여 사용자가 데이터를 탐색하고 인사이트를 얻을 수 있도록 지원합니다.다양한 시각화 옵션키바나는 다양한 시각화 옵션을 제공하여 사용자가 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 이는 막대 그래프, 선 그래프, 원형 그래프, 히트맵, 지리적 시각화 등을 포함합니다.대시보드 구축키바나를 사용하여 사용자는 다양한 시각화를 조합하여 대시보드를 구축할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 여러 시각화를 한눈에 확인하고 데이터 간의 관계를 이해할 수 .. 2024. 5. 14. 아파치 슈퍼셋 아파치 슈퍼셋: 오픈 소스 비즈니스 분석 및 시각화 도구아파치 슈퍼셋은 비즈니스 분석을 위한 강력한 오픈 소스 도구로, 사용자들에게 데이터를 탐색하고 시각화하는 기능을 제공합니다. 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 가져와서 사용자 친화적인 대시보드를 구축할 수 있습니다. 다양한 데이터 소스 지원아파치 슈퍼셋은 다양한 데이터 소스와 통합할 수 있는 기능을 제공합니다. 이는 SQL 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 클라우드 스토리지, 파일 시스템 등 다양한 형태의 데이터 소스를 포함합니다.인터랙티브 대시보드사용자는 아파치 슈퍼셋을 사용하여 다양한 시각화를 통해 데이터를 탐색할 수 있습니다. 대시보드를 구축하고 사용자가 필요로 하는 데이터에 대한 질문에 실시간으로 답변할 수 있습니다.다양한 시각화 옵션아.. 2024. 5. 14. 데이터프레임 병합(Merge) - Pandas 병합은 서로다른 데이터프레임 객체에 동일하게 존재하는 값을 통해 양쪽 데이터를 연관 지어 하나의 데이터프레임으로 모델링할 수 있는 유용한 방법입니다. 데이터 병합(merge) 데이터결합을 연습하기 위한 데이터프레임을 만들기 위해 'FinanceDataReader'라이브러리를 사용합니다. 한국/미국 주식의 가격 등 다양한 금융데이터를 수집할 수 있는 라이브러리입니다. 만들어주신 'FinanceData.Kr'[1]에 감사드립니다. 삼성전자의 2023년 주가정보를 가져와서 병합하기위해서 2개의 데이터프레임으로 나누어 주겠습니다. import FinanceDataReader as fdr samsung_df = fdr.DataReader('005930', '2023') samsung_df.head(10) 우선 2.. 2024. 3. 19. 라인 그래프(Line plot) 그리기 (Matplotlib, Seaborn) 라인 그래프(Line plot)은 데이터의 추세를 파악하기에 적합한 그래프입니다. 데이터가 순차적으로 어떻게 변화하는 지 쉽게 확인할 수 있으며 여러 데이터를 한번에 확인할 수 있습니다. 시계열 데이터는 라인그래프에 가장 적합한데이터 입니다. 주가, 기온, 판매량, 센서 정보등이 예가 될 수 있습니다. 데이터 준비 라인 그래프를 그리기 위해서 데이터를 준비합니다. 데이터는 순차적으로 정보를 갖기 때문에 'step'이라는 컬럼으로 데이터의 순서를 표시하고 'score'로 정보를 저장했습니다. 데이터는 균일 분포를 갖는 10개의 데이터를 rand()함수로 생성합니다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns impor.. 2024. 3. 19. 루커스튜디오(looker studio)로 google analytics 분석하기 (2) 루커 스튜디오(Looker Studio)는 구글에서 제공하는 데이터 시각화 및 대시보드 작성도구 입니다. 루커 스튜디오를 이용하면 google analytics데이터 또는 자신이 작성한 데이터를 시각화 및 대쉬보드를 작성할 수 있습니다. 웹에서 실시간 업데이트가 가능하기 때문에 분석 결과를 공유하기에도 매우 편리한 장점이 있습니다. 루커 스튜디오를 공부하며 내용을 정리합니다. Google Analytics 템플릿 이용하기 [루커 스튜디오]에 접속해서 템플릿을 선택하고 템플릿 데이터를 자신이 가진 Google Analytics 데이터로 연결하는 방법을 연습하고 정리합니다. 우선 원하는 템플릿을 찾기 위해서 좌측 메뉴에서 "탬플릿"을 선택합니다. 여러가지 템플릿을 확인할 수 있습니다. 데이터를 가져오는 데이.. 2024. 3. 19. 이전 1 2 다음 728x90 반응형
