HIGHLLIGHT

데이터 소개 Video_Games_Sales_as_at_22_Dec_2016.csv - 각 파일의 칼럼은 아래와 같습니다. Name: 게임의 이름 Platform: 게임이 동작하는 콘솔 Year_of_Release: 발매 연도 Genre: 게임의 장르 Publisher: 게임의 유통사 NA_Sales: 북미 판매량 (Millions) EU_Sales: 유럽 연합 판매량 (Millions) JP_Sales: 일본 판매량 (Millions) Other_Sales: 기타 판매량 (아프리카, 일본 제외 아시아, 호주, EU 제외 유럽, 남미) (Millions) Global_Sales: 전국 판매량 Critic_Score: Metacritic 스태프 점수 Critic_Count: Critic_Score에 사용된..

데이터 소개 - 이번 주제는 World Happiness Report up to 2020을 사용합니다. - 각 파일의 칼럼은 아래와 같습니다. Country: 국가 Region: 국가의 지역 Happiness Rank: 행복지수 순위 Happiness Score: 행복지수 점수 GDP per capita: 1인당 GDP Healthy Life Expectancy: 건강 기대수명 Social support: 사회적 지원 Freedom to make life choices: 삶에 대한 선택의 자유 Generosity: 관용 Corruption Perception: 부정부패 Dystopia + Residual: 그 외 데이터 출처: https://www.kaggle.com/mathurinache/world-h..

영역 차트는 시계열에 따른 누적 데이터가 어떻게 구성되고 있는지 보여 줄 때 효과적으로 활용할 수 있는 차트입니다. 시간의 추이에 따라 어느 제품군에서 가장 큰 매출 비중을 차지하는지 확인할 수 있고, 고객을 분석할 때 성별, 연령별, 지역별로 어느 항목에서 비중이 증감했는지 확인할 수 있습니다. 사이드 바에서 Ctrl(window 체제) 혹은 command(mac 체제)을 이용하여 [대분류], [주문 날짜], [매출] 필드를 다중 선택한 후 오른쪽 위의 [표현 방식]에서 [영역 차트]를 선택합니다. 그리고 사이드 바에 있는 [대분류] 필드를 [마크] 카드 위의 [레이블]로 드래그합니다. 열 선반의 [년(주문 날짜)] 필드 앞에 있는 '+'를 클릭하면 주문 날짜의 기준이 '분기'로 변경됩니다. 좀 더 깔..

워드 클라우드는 텍스트 형식의 데이터를 시각화하거나 분석할 때 사용. 차원을 텍스트로 표현하며 측정값을 통해 텍스트의 크기 또는 색상으로 수치를 표현하여 비교할 수 있습니다. 워드 클라우드를 통한 후기 분석은 비즈니스 의사결정 또는 마케팅 전략 수정의 토대가 될 수 있습니다. 댓글 혹은 게시글 분석 등에서 어떤 키워드가 많이 활용되었는지 분석할 때 사용하는데, 온라인 쇼핑 업계에서 각 구매자가 남긴 후기 데이터를 모아 워드 클라우드를 구성하여 활용하는 것이 대표적인 사례입니다. [도시] 차원 필드를 [마크] 카드 위의 [레이블], 측정값 [매출] 필드를 [마크] 카드 위의 [크기]로 각각 드래그합니다. 마크 유형의 기본 설정인 [자동]을 [텍스트]로 변경하면 다음과 같이 워드 클라우드 형태가 나타납니다...

데이터 출처: https://www.kaggle.com/dgomonov/new-york-city-airbnb-open-data New York City Airbnb Open Data Airbnb listings and metrics in NYC, NY, USA (2019) www.kaggle.com Step 1. 데이터셋 준비하기 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns Colab Notebook에 Kaggle API 세팅하기 import os # os.environ을 이용하여 Kaggle API Username, Key 세팅하기 os.environ['KAGGLE_USERNAME'..

데이터 출처: https://www.kaggle.com/austinreese/craigslist-carstrucks-data Used Cars Dataset Vehicles listings from Craigslist.org www.kaggle.com Step 1. 데이터셋 준비하기 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns Colab Notebook에 Kaggle API 세팅하기 import os # os.environ을 이용하여 Kaggle API Username, Key 세팅하기 os.environ['KAGGLE_USERNAME'] = 'jhighllight' os.enviro..