2025/04/07 TIL

• 1) 오늘 우리가 할 것!
  • 오늘은 실제 직장에서 발생할법한 상황들로 파이썬 데이터분석을 해볼거예요!
  • 특히 Pandas와 Matplotlib을 사용하여 데이터 전처리 → 분석하기 (pandas) → 시각화하기 (matplotlib) 파트에 익숙해져볼게요! :)
    
  • 여러가지 배우는 것 포함.! → 어떻게 표현할지 생각하기
• 2) 우리에게 주어진 미션 확인 하기 💁🏻‍♀️ 여러분은 **스파르타코딩클럽 신입사원**으로 일하게 되었습니다. 데이터 분석을 통해 팀장님이 주신 미션을 해결해볼까요? 팀장님 : ”지난 회의 중 나왔던 이야기들, 바로 진행할 수 있게 이사원이 데이터로 체크해 줄 수 있을까요?” ✔️ 회의에서 나왔던 이야기들에서 데이터 분석이 필요한 부분을 살펴봅시다 - **[이야기 1] 최적의 타이밍에 완주를 독려하는 고객 관리 메세지를 보내볼까요?** 💁🏻‍♀️ **스파르타코딩클럽에서는 모든 수강생들이 완주 하는 것을 중요하게 생각합니다.** 완주를 위한 고객관리 메세지를 보낼 최적의 시간대를 찾고싶은데요, 수강생들의 접속 데이터를 살펴보면 무슨 요일, 시간대에 수강생들이 수업을 주로 듣는지가 나오겠군요! 동기 부여를 위한 관리 메세지의 최적의 시간대를 찾아봅시다! :) **→ 목표 : 수강생들이 가장 많이 혹은 가장 적게 듣는 시간과 요일을 데이터 분석으로 찾기** - **[이야기 2] 수강 수요가 많은 지역을 찾아볼까요?** 💁🏻‍♀️ 수강 수요가 많은 지역을 안다면, 보다 효율적인 광고 집행이 가능할 것 같아요! 어디서 수강생이 많이 모이는지 보고 그 지역의 특징을 분석해보면 좋을 것 같네요! 우선은 수강 수요가 많은 지역을 찾아봅시다 → 목표 **: 가장 수강을 많이 하는 지역을 데이터분석으로 찾기**
• 3) 전체 자료 다운 받기

1) 파일 모양 클릭 


2) 파일 업로드 아이콘 클릭


3) 바탕화면에 저장 해둔 파일 불러오기

• [다음시간 예고!] 데이터 분석 순서, 이제 익숙 하시죠? 늘 이렇게 진행 할 거예요! 💡 1) 문제 정의 및 가설 설정하기 → 2) `데이터 분석 기본 세팅 하기` → 3) `데이터 분석하기` → 4) `분석 결과 시각화 하기` → 5) `최종 결론 내리기`

02. 데이터 분석 세팅

📃 **목표 : 수강생들이 가장 많이 혹은 가장 적게 듣는 시간과 요일을 데이터 분석으로 찾기**

• 1) Pandas 사용 선언하기

  import pandas as pd

• 2) 수강 데이터 다운 받기 및 가져오기 ⬇️ 파일 코랩으로 가져오는 방법 1) 파일 모양 클릭
  

2) 파일 업로드 아이콘 클릭


3) 바탕화면에 저장 해둔 파일 불러오기

• 3)분석할 데이터 불러 오기

  sparta_data = pd.read_table('access_detail.csv',sep=',')

  • ✋🏻 꿀팁 두번째! 파일 경로 쉽게 찾는 방법 1) 파일 오른쪽 마우스 클릭하기
    

    2) 경로 복사 클릭 하기
    

    
    3) 파일경로 입력하기
    
    ```python
    titanic = pd.read_table('파일경로',sep=',')
    ```
    

• 4) 데이터 살펴 보기 ⇒ 우리가 회사로 부터 받은 데이터에는 어떤 데이터가 있는지 살펴 봅시다!

  sparta_data.head()

  ⇒ 모든 데이터를 로드 할 필요 없이 .head()를 통해 상위 5개의 데이터를 확인 할수 있어요!
  

- 테이블 이름 해석
    
    `lecture_id (수강 강의 id)` 
    
    `access_date (접속 시작 날짜 및 시간)` 
    
    `user_id (유저 id)` 
    

• [참고] 데이터 분석 기본 세팅 순서 👉🏻 데이터 분석 기본 세팅은 이렇게 진행 해요! 1) pandas 사용 선언 하기 2) 데이터 가져오기 3) 데이터 살펴보기 4) 분석에 필요한 데이터가공하기