Python
1.[Python활용 공간분석] Folium 기초 : Spatial Analysis 지도화 공간 분석
기본 마커마커 변경 icon= 마커 기능 추가 마커에 동그라미 추가
2.[Python활용 공간분석] 안양시 상권 클러스터링 시각화
소상공인시장진흥공단\_상가(상권)정보경기도의 상권정보 불러오기
3.[Python활용 공간분석] 서울시 상권(+카페업종) 시각화
소상공인시장진흥공단\_상가(상권)정보참고로 seoul_geo 는 행정구별(강남구,송파구...등) 위도와 경도로 구분해놓은 json파일
4.[Python활용 공간분석] Google Cloud Platform 가입 후 Geocoding API 받기
Google Cloud API 의 Geocoding API 받기
5.[Python활용 공간분석] Google Cloud Platform 에서 Vertex AI로 인스턴스 추가방법 (생략가능)
AWS에서 인스턴스 추가하는것처럼, Google Cloud Platform 에서Workbench 생성하여 노트북환경에서 실행할수 있다.
6.[Python활용 공간분석] GoogleMaps로 geocode 지역 시각화
API키는 메모장에 몰래 적어놨다가, 복사 붙혀넣기 절대 외부에 공유하지 말 것!
7.[Python활용 공간분석] 서울시 지하철역 공공데이터 _ 지하철역 위도와경도
주소데이터 전처리 (중복값제거 + ()로 되어있는 부분값 정규표현식으로 제거)
8.[Python활용 공간분석] 서울시 지하철역 공공데이터 _ 지하철역 승하차인원
피벗테이블로 데이터 재구조화 후 중복값 합치기
9.[Python활용 공간분석] 서울시 지하철역 공공데이터 _두 데이터 합치고 결측치제거
위도와경도 & 승하차인원 두 데이터 합치기
10.[Python활용 공간분석] 서울시 지하철역 공공데이터 _ 자치구별 지하철역 승하차인원 Map시각화
행정구역별 월별 지하철이용객 시각화
11.[Python활용 공간분석] 서울시 지하철역 공공데이터 _ 지하철역 승하차인원 패턴 분석(정규화MinMax) 그래프시각화
지하철역 월별 승하차인원 차트 비교 (꺾은선 + 히트맵 + 정규화 하고 꺾은선)
12.[Python활용 혼자 공간분석해보기] 경기도 선한영향력가게 시각화
경기도 선한영향력가게 현황 데이터를 이용하여, 경기도 내의 상업권 지도 시각화 혼자 간단하게 해보기.
13.[Python_django]_1_ 웹애플리케이션 (C-R-U-D에 따른 게시판 제작)
Python 부트캠프(멀티잇 데이터 분석&엔지니어링 캠프) 에서 배운 django수업을 기반으로 직접 2023년 8월경 다른 블로그에 작성한 글을 가져왔습니다.
14.[Python_django]_2_ 웹애플리케이션 (유저회원가입&로그인기능,댓글작성)
Python 부트캠프(멀티잇 데이터 분석&엔지니어링 캠프) 에서 배운 django수업을 기반으로 직접 2023년 8월경 다른 블로그에 작성한 글을 가져왔습니다.
15.[Python_django]_3_ 인스타 앱 구현 (사진업로드post, 프로필사이트)
Python 부트캠프(멀티잇 데이터 분석&엔지니어링 캠프) 에서 배운 django수업을 기반으로 직접 2023년 8월경 다른 블로그에 작성한 글을 가져왔습니다.
16.[Python_django]_4_ 인스타 앱 구현 (M:N관계 기반 댓글등록Comment, 좋아요기능)
Python 부트캠프(멀티잇 데이터 분석&엔지니어링 캠프) 에서 배운 django수업을 기반으로 직접 2023년 8월경 다른 블로그에 작성한 글을 가져왔습니다.
17.[Python_django]_5_ 인스타 앱 구현 (좋아요버튼 동작구현, 로그아웃)
Python 부트캠프(멀티잇 데이터 분석&엔지니어링 캠프) 에서 배운 django수업을 기반으로 직접 2023년 8월경 다른 블로그에 작성한 글을 가져왔습니다.
18.[Python_데이터분석] 한국교통안전공단_자동차결함 리콜현황 분석 (데이터 전처리, EDA분석과 차트 시각화 , TEXT 워드 클라우드 등)
Python 부트캠프(멀티잇 데이터 분석&엔지니어링 캠프) 에서 배운 pandas, matplotlib, seaborn 포함 데이터 분석 수업을 기반으로 직접 2023년 9월경 다른 블로그에 작성한 글을 가져왔습니다.
19.[고객 니즈 자연어 분석] 0. 메모장txt로 HTML파일 만들어보기
고객 니즈 관점에서 데이터 분석 역량을 키우는 것은 중요합니다. 현실적이고 친숙한 데이터를 이용하여 분석을 해봅니다.
20.[고객 니즈 자연어 분석] 1. 간단한 스크래퍼 만들고 HTML 파싱결과 전처리
고객 니즈 관점에서 데이터 분석 역량을 키우는 것은 중요합니다. 현실적이고 친숙한 데이터를 이용하여 분석을 해봅니다. 스크래퍼를 통해 해당 웹사이트에 접속해서, 데이터를 수집합니다.
21.[고객 니즈 자연어 분석] 2. requests를 통한 스크래퍼 개발 : 공개 커뮤니티에서 "편의점"을 검색하면 나오는 데이터 만들어 저장하기
requests 라이브러리를 이용하여 웹사이트에 올라온 편의점 관련 게시물을 수집하는 스크래퍼를 개발하겠습니다. 관련 대상은 "편의점에서 판매하는 제품"으로 한정했습니다. 편의점 관련 게시물을 수집하고, 편의점에서 자주 팔리는 제품인지 무엇인지 알아봅니다.
22.[고객 니즈 자연어 분석] 3. 텍스트 데이터 분석 : 전처리(한글만 추출하는 "정규표현식RE",명사만 추출하는 "형태소 분석KIWI") 에서 분석 (다빈도 분석Counter , nGram, TFIDF 주요키워드)까지
디시인사이드 "편의점" 데이터를 이용하여 텍스트 데이터 전처리부터 분석까지 진행해봅니다.
23.[고객 니즈 자연어 분석] 4. 교재따라 복습하기: 디씨인사이드에서 "이혼 상담"을 검색했을 때 나오는 데이터 분석하기
그동안 배운 것을 토대로 이번에는 "이혼 상담"을 검색해서 나오는 데이터를 추출하고, 전처리하여, 분석하겠습니다. < 데이터 수집 -> 데이터 전처리 -> 데이터 분석 -> 인사이트 >