[Python]파이썬으로 데이터 가시화 실습

안녕하십니까 집공이입니다.

 

데이터 시각화는 데이터를 이해하고 분석하는 데 매우 중요합니다.

 

파이썬은 데이터 시각화를 위한 다양한 라이브러리를 제공하며,

 

이를 활용하여 검색 엔진 최적화를 위한 데이터 시각화 실습을 진행해 보겠습니다.

1. 데이터 수집

 

검색 엔진 최적화를 위한 데이터 시각화를 위해서는 먼저 데이터를 수집해야 합니다.

여기서는 Google 검색 엔진에서 '데이터 시각화'라는 검색어를 검색한 결과를 수집해 보겠습니다.

 

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

query = '데이터 시각화'
url = f'https://www.google.com/search?q={query}'

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')​

2. 데이터 전처리

 

수집한 데이터는 HTML 형태로 저장되어 있으며, 이를 가공하여 데이터 시각화에 적합한 형태로 만들어야 합니다.

여기서는 검색 결과에서 제목과 URL 정보만 추출해 보겠습니다.

 

results = soup.select('div.g')
titles = []
urls = []

for result in results:
    title = result.select_one('h3')
    if title:
        titles.append(title.get_text())
    url = result.select_one('a')['href']
    if url.startswith('/url?'):
        url = 'https://www.google.com' + url
    urls.append(url)

 

 

3. 데이터 시각화

 

추출한 제목과 URL 정보를 시각화하여 검색 결과를 더 쉽게 이해할 수 있도록 만들어보겠습니다. 여기서는 seaborn 라이브

러리를 활용하여 막대그래프를 그려보겠습니다.

 

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'titles': titles, 'urls': urls}
df = pd.DataFrame(data)

plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.countplot(y='titles', data=df)
plt.title('Search Results for "데이터 시각화"')
plt.xlabel('Count')
plt.ylabel('Title')
plt.show()

 

위 코드를 실행하면 검색 결과에서 나온 제목과 URL 정보를 바탕으로 막대그래프가 생성됩니다.

이를 통해 검색 결과에서 어떤 정보가 가장 많이 나오는지, 어떤 정보가 덜 나오는지 쉽게 파악할 수 있습니다.

 

이와 같이 데이터 시각화를 활용하면 데이터를 더 쉽게 이해하고 분석할 수 있습니다.

따라서 검색 엔진 최적화를 위한 데이터 시각화는 매우 유용합니다.

데이터 시각화를 통해 검색 엔진에서 노출되는 정보들을 분석하고, 사용자들이 어떤 정보를 가장 많이 찾는지 파악할 수 있습니다.

데이터 시각화를 위한 다양한 라이브러리와 기술들이 존재하며, 이를 활용하면 더 다양하고 유용한 시각화를 구현할 수 있습니다. 따라서 데이터 시각화 기술을 학습하고, 검색 엔진 최적화에 적용하여 보다 높은 성과를 얻을 수 있습니다.

 

오늘 실습을 차근차근 해나가보시길 바랍니다.

감사합니다.