Mark Lee (이원하)

Developer(?)

PYTHON을 이용한 데이터 분석과 시각화

21 Jan 2018

6. 지도 시각화 – Folium

6. 지도 시각화 - 포리움(Folium)의 설치 및 활용 Folium(https://folium.readthedocs.io/en/latest) 은 ‘Open Street Map’과 같은 지도데이터에 ‘Leaflet.js’를 이용하여 위치정보를 시각화하기 위한...

21 Jan 2018

5. 히트맵(Heatmap) – seaborn, numpy

5. 히트맵(Heatmap) – seaborn, numpy ‘seaborn’은 ‘matplotlib’와 함께 효과적인 시각화 라이브러리를 제공해준다. ‘seaborn’을 사용하기위해서는 ‘numpy’와 ‘scipy’가 설치되어야 하는데, 윈도우에서는 pip...

21 Jan 2018

4. 데이터 기반 추천서비스 - 상관관계분석, pandas

4. 데이터 기반 추천: 데이터 상관 관계 분석 요즘 빅데이터 열풍이 불면서 ‘추천서비스’에 대한 이야기가 많이 들린다. 데이터를 분석해서 사용자에게...

21 Jan 2018

3. 다빈도 명사추출 시각화 - KoNLPy, matplotlib, PyTagCloud

3. 명사 추출 및 빈도 분석 이번절에서는 앞에서 알아본 1. 빈도 분석 - KoNLPy 설치하기(문장 형태소 분석)을 이용하여 수집된 데이터의...

21 Jan 2018

2. 그래프를 그리자 - matplotlib

2. 그래프를 그리자 : matplotlib 우리는 공공 정보 데이터 수집하기에서 ‘출입국 관광객 정보 서비스’ 부분에서 ‘matplotlib’를 활용하여 그래프를 그리는 방법에...

21 Jan 2018

1. 빈도 분석 - KoNLPy 설치하기(문장 형태소 분석)

1. 빈도 분석: 문장 형태소 분석 - KoNLPy 자연어 처리는 우리가 사용하는 문장을 기계적으로 분석하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로...