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안녕하세요~
파이썬으로 데이터 분석을 한다! 라고 하게 되면은 판다스라는 라이버리 를 가장 먼저 떠올리게 되는데요.
이 판다스 이라는 라이버리가 뉴욕 증권가 에서 일하고 있는 퀀트에 의해 개발되었다 라는 사실 알고 계신가요?
2009년에 뉴욕 파이낸셜 파이썬 유저 그룹에서 Wes Mckinney가 발표에 썼던 자료가 있는데요.
이 자료에 판다스 개발 의도가 잘 설명이 된 것 같아서 이 자료를 같이 보려고 해요 :)

영상에 사용한 슬라이드 링크 : https://google-code-archive-do....wnloads.storage.goog

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KRX 한국 거래소 전체 주식 종목 리스트 이거 하나면 코드 한 줄로 수집 가능하다?! - FinanceDataReader

안녕하세요~
저희는 판다스를 통해서 금융 데이터를 분석해보도록 할 텐데요.

일단 데이터 분석을 하기 위해서는 데이터가 필요할 텐데 데이터를 수집하는 방법에는 여러 가지가 있을 거예요.

그 방법 중에 저희는 FinanceDataReader라는 것을 통해서 일단 먼저 데이터를 수집을 해보려고 해요.

그 FinanceDataReader가 어떤 건지 이 TOOL에 대해서 잠깐 소개를 해보려고 해요 :)

## FinanceDataReader 란?

* 한국 주식 가격, 미국주식 가격, 지수, 환율, 암호화폐 가격, 종목 리스팅 등 금융 데이터 수집 라이브러리

* [FinanceData/FinanceDataReader: Financial data reader](https://github.com/FinanceData/FinanceDataReader)
* [FinanceDataReader 사용자 안내서 | FinanceData](https://financedata.github.io/....posts/finance-data-r
* https://pandas-datareader.read....thedocs.io/en/latest

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안녕하세요?
지난 영상에서 저흰 한국 거래소에 전체 종목을 수집을 해봤는데요.

그럼 이번 영상부터는 Pandas Cheat Sheet을 통해서 Pandas의 주요 기능들을 익혀 보도록 할 거예요.

여기에는 링크 클릭하시고 나면은 Pandas Cheat Sheet이 뜨게 되는데요.

이 Pandas Cheat Sheet 단 2장의 문서로 Pandas를 익혀 볼 수 있게 되어 있어요.

그런데 지금 이렇게 Pandas Cheat Sheet 처음 사용하신다면은 여기에 있는 내용이 굉장히 복잡하고 어려워 보일 수도 있어요.

여기에는 내용들을 하나씩 저희가 대부분 실습을 하시게 될 거예요. :)

[1/13] 한국거래소 전체 종목분석 강좌소개와 데이터로드 미리보기
소스코드 : https://github.com/corazzon/finance-data-analysis

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안녕하세요~

이번 영상에서는 이제 데이터 요약하기부터 해보려고 해요.
이전 영상에서 저희가 데이터셋을 로드해서 일부 데이터만 가져와서 봤는데요.

그러면 df.info() 를 통해서 데이터를 요약해 볼 수가 있었습니다.

[2/13] 데이터 요약하기 - pandas describe, info
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index, values, columns 는 왜 괄호가 없을까?

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안녕하세요~

이번 영상에서는 데이터 색인하기를 해보려고 하는데요.
데이터 색인하기를 통해서 시리즈와 데이터 프레임에 대한 자료 형태를 이해를 해보려고 해요 :)

KRX분석 [3/13] 시리즈와 데이터프레임의 이해와 색인
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안녕하세요~
저희는 지난 영상에서 특정 행 또는 칼럼만 가져와서 이렇게 데이터 프레임과 시리즈의 형태를 이해해 봤는데요.

이번 영상에서는 loc 를 통한 서브 셋 가져오기를 통해서 이제 특정 행하고 칼럼을 같이 인덱싱해 보도록 할게요.

여기서 이렇게 전체 데이터 프레임이 있다면 이제 특정 행과 칼럼의 조건에 맞는 데이터들 만을 색인을 해오는 실습을 진행해 볼까 해요.

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안녕하세요~
저희는 지난 영상까지 KRX 한국 거래소 종목 전체를 수집해서 분석을 해 봤는데요.

이번 영상에서는 개별 주가의 일별 시세를 수집을 해서 분석을 해보려고 해요.

지난 영상에서 사용했었던 FinanceDataReader를 함께 사용해서 데이터를 수집을 하고 판다스로 분석과 시각화를 해보도록 할게요 :)

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안녕하세요~
지난 영상에서 저흰 FinanceDataReader를 통해서 삼성전자의 개별 종목의 일별 시세를 수집을 해봤어요.

그래서 FinanceDataReader 에다가 종목 코드 이렇게 심볼 명을 넘겨주게 되면은 일별 시세를 받아 올 수가 있는데요.
심볼 명를 넘겨주는 게 아니라 삼성전자라고 넘겨주고 일별 시세를 받아 오고 싶어요 :)

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저희는 지난 영상에서 종목명으로 이제 종목 코드를 받아 오고 그 종목 코드를 통해서 FinanceDataReader를 통해서 이제 일별 시세를 받아오는 실습을 해 봤어요.

그러면 이번에는 이렇게 FinanceDataReader에 함수 까지 써줄 수도 있지만, 이 문장 자체를 함수로 만들어 보도록 할게요 :)

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안녕하세요~

이번 실습에서는 FinanceDataReader를 사용해서 여러 종목의 가격을 한 번에 비교해 보도록 할 텐데요.

이번 실습은 FinanceDataReader있는 Tutorials를 참고해서 만들어줬어요.

FinanceDataReader에 기타 페이지에 가서 보시게 되면은 여기 쭉~~~내려서 보시게 되는 Tutorials이 있어요.
그래서 여기에는 Tutorials를 참고해서 만들었고요.
다양한 Tutorials이 있는데 그중에서 여러 종목 가격을 한 번에 이 Tutorials를 바탕으로 이제 이번 실습을 해볼 거예요 :)

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지난 영상에서 개별 주가의 종가를 수집해서 이렇게 기간별로 하나의 데이터 프레임으로 생성해 주었는데요.

그러면은 여기에 있는 숫자 이렇게 데이터 프레임으로만 봤을 때는 어떤 숫자가 높고 낮은지를 비교해 보기가 쉽지가 않죠.
그래서 시각화를 해보도록 할게요 :)

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지난 영상까지 저희는 FinanceDataReader를 통해서 데이터를 수집 해왔는데요.

FinanceDataReader를 쓰는 방법도 있지만, 특정 웹 사이트 “네이버 금융”이
라든지 “야후 파이낸스” 같은 페이지에 들어가서 직접 일별 시세를 수집해올 수도 있어요.
그러면 “네이버 금융” 페이지에 들어가서 보게 되면은 이런 오늘의 증시라든지 다양한 주가 정보를 볼 수가 있는데요.
여기에서 일단 인기 검색 종목 중에 삼성전자 한번 보도록 할게요~ :)

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저희는 지난 영상에서 삼성전자의 일별 시세를 수집해 오기 위해서 삼성전자의 일별 시세 가 있는 페이지 URL 을 복사해서 여기 보시면 일별 시세 가 있는데요.
이 URL 을 복사해서 그대로 판 다스에서 URL을 호출해서 받아왔어요.

그러면 당연히 일별 시세가 보였으니까
이렇게 일별 시세 가져올 줄 알았는데 일별 시세를 받아 오지 않았어요.
그런데 이 일별 시세 페이지에 있는
다른 이런 주요 시세정보, 호가 정보도 잘 가지고 왔는데요.

일별 시세를 가져올 수 있도록 수정해보도록 할게요 :)

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안녕하세요~
이번 영상부터는 이 ETF 데이터를 수집해 와서 분석해보도록 할 텐데요.

일단, 이 ETF가 어떤 건지에 대해서 알아보도록 할게요.
여기 출처 클릭하게 되면 네이버 금융의 ETF 페이지로 들어가게 되는데요

ETF 어떤 건지에 여기에는 설명 같이 읽어 보도록 할게요.
ETF는 상장지수펀드로 이제 기초 지수의 성과를 추적하는 것이 목표인 인덱스 펀드로 이제 거래소에 상장이 되어 있어서 개별 주식과 마찬가지로 기존의 주식 계좌를 통해 거래할 수 있다.

그 구성 종목과 수량 등 자산구성내역(PDF)이 투명하게 공개되어 있고, 장중에는 실시간으로 순자산 가치가 제공되어 거래의 참고하실 수 있다.

ETF는 1좌를 거래할 수 있는 최소한의 금액만으로 분산투자 효과를 누릴 수 있어 효율적인 투자수단이며, 펀드보다 운용보수가 낮고 주식에 적용되는 거래세도 붙지 않습니다.

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안녕하세요~ 지난 영상의 이어서 JSON이라는 데이터가 어떤 타입인지에 대해서 알아보도록 할게요.
위키백과에 있는 JSON에 대한 설명을 참고하여 JSON 데이터를 다루어 보겠습니다.

참고 https://ko.wikipedia.org/wiki/JSON

JSON(제이슨[1], JavaScript Object Notation)은 속성-값 쌍( attribute–value pairs and array data types (or any other serializable value)) 또는 "키-값 쌍"으로 이루어진 데이터 오브젝트를 전달하기 위해 인간이 읽을 수 있는 텍스트를 사용하는 개방형 표준 포맷이다. 비동기 브라우저/서버 통신 (AJAX)을 위해, 넓게는 XML(AJAX가 사용)을 대체하는 주요 데이터 포맷이다. 특히, 인터넷에서 자료를 주고 받을 때 그 자료를 표현하는 방법으로 알려져 있다. 자료의 종류에 큰 제한은 없으며, 특히 컴퓨터 프로그램의 변수값을 표현하는 데 적합하다.

​ETF를 내려받아 표현이 되었던 것이 JSON 타입입니다.

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안녕하세요~
이번 영상에서는 지난 실습에 이어서 ETF 데이터 수집해온 데이터를 전처리해 보도록 할 꺼예요.

일단 저희가 지난 수업에서 etf 데이터를 수집해 볼 때 브라우저에서 마우스 오른쪽 클릭하게 되는 inspect/검사 라는 메뉴를 사용해요.
브라우저의 네트워크 탭을 보는 기능을 사용해서 실습을 해야 하기 때문에 영상과 같이 실습을 해보려면 크롬 브라우저를 사용해야 합니다.

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안녕하세요 :)
이번 영상부터는 수집해서 전처리까지 한 파일에 대해 분석과 시각화 합니다.
저장했던 파일을 찾고 해당 폴더에서 csv 파일이 잘 저장이 되었는지 확인합니다.

실습한 날짜 기준으로 파일명이 저장 되도록 코드를 작성해 주었기 때문에 영상에 있는 날짜와 실습 파일에 나오는 날짜가 다르다는 점을 주의해 주세요.

그리고 이름이 다르다는 것은 데이터도 다르다는 거예요.
수집한 시점이 다르므로 분석과 시각화했을 때 🗓날짜에 맞는 데이터 분석 결과가 나오게 될 거예요.

혹시라도 실습을 하다가 영상과 실습 결과가 달라서 무언가 실수를 했을거라고 생각이 될 수도 있는데 날짜를 주의해서 보세요.

이렇게 전처리한 데이터를 분석하고 📊 seaborn으로 시각화 실습을 합니다.

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안녕하세요 :)
이번 영상부터는 데이터를 로드해서 직접 실습을 진행해 보도록 할게요.

우리가 전처리 실습에서 파일을 따로 저장을 해 주었어요.

그래서 pd.read_csv(‘파일명’) 데이터를 잘 불러 오게 되요.

데이터를 로드를 해왔더니 종목코드의 앞 0이 사라져있네요.

종목코드를 숫자로 인식이 아니라 텍스트로 인식 할 수 있도록 해보도록 할게요.

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안녕하세요 :)
이번 영상에서는 범주형 데이터를 봅니다.
데이터를 분석하거나 시각화 할 때 데이터의 타입에 따라서 분석하는 방법이 달라지기도 합니다.
데이터프레임을 가져와서 수치, 범주형 데이터를 비교해 봅니다.
ETF 데이터를 통해 볼 수 있는 데이터는 종목 코드, 탭코드, 종목명, 현재가, 등락구분, 전일비, 등락률, 순자산가치 등이 있습니다.
df.describe()를 통해서 범주형 변수에 대한 기술통계 값을 구해봅니다.

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안녕하세요 :)
지금까지 저희는 실습하면서 seaborn, pandas, Matplotlib을 통해서 주로 정적인 시각화를 해왔어요.
정적인 시각화는 뭔가 인터랙티브하지 않고 이미지의 형태로 그래프가 그려지는 시각화를 했는데요.
이번 영상에서는 동적인 시각화 인터랙티브한 시각화를 해보도록 할 거예요.
이런 인터랙티브 시각화를 하기 위해서 plotly라는 라이브러리를 사용하도록 할 텐데요.
plotly를 사용하게 되면 은 굉장히 다양한 시각화뿐만 아니라 Financial Charts를 따로 제공하고 있어요.
그래서 Financial Charts를 통해서 이제 Time Series and Date Axes 그려본다든지 Candlestick Charts 그려 본다든지 OHLC Charts도 그려 볼 수가 있어요.
다양한 금융, 지도, 3D, Subplots 등을 plotly를 통해서 그려 볼 수 있는데 저희는 금융 데이터를 분석하고 있기 때문에 Financial Charts에 초점을 맞춰서 실습을 해보도록 해요.

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안녕하세요 :)
이번 영상에서는 파이썬, 판다스, FinanceDataReader를 사용하여 여러 종목의 수익률 비교를 해보도록 합니다.

페이스북, 아마존, 애플, 넷플릭스, 구글의 주가를 FAANG 이라는 이름으로 부르기도 하는데 FAANG 이라는 변수에 페이스북, 아마존, 애플, 넷플릭스, 구글의 ticker 값을 넣어 주었습니다.
그럼 ticker 값을 우리가 FinanceDataReader 를 사용해서 특정 시기에 주가를 수집을 할 수 있고 거기에서 종가만 가져와서 리스트를 만들어보도록 합니다.

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소스코드 위치 : https://github.com/corazzon/TI....L/blob/master/notebo
http://corazzon.github.io/matplotlib_font_setting

파이썬 데이터 시각화 툴인 Matplotlib에서 한글을 사용하면 한글이 깨져나옵니다. 한글 폰트를 사용하는 방법은 3가지로

1) FontProperties 를 사용하는 방법 - 그래프의 폰트가 필요한 항목마다 지정해 주어야 합니다.
2) matplotlib.rcParams[]으로 전역글꼴 설정 방법 - 그래프에 설정을 해주면 폰트가 필요한 항목에 적용 됩니다.
3) 2)번의 방법을 mpl.matplotlib_fname()로 읽어지는 설정 파일을 열어 직접 적어주는 방법, 단 모든 노트북에 적용됩니다. 노트북을 열 때마다 지정해 주지 않아도 돼서 편리합니다.

또, 한글 폰트를 사용할 때 마이너스 데이터가 깨져보이는 문제가 있는데요,
이 문제도 함께 해결해 봅니다.

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노트북 소스코드 : https://github.com/corazzon/Ka....ggleStruggle/tree/ma

데이터과학과 머신러닝(기계학습, Machine Learning)을 직접 실험해보고 공부할 수 있는 경진대회 플랫폼인 캐글에서 2017년 올해 여름에 캐글러를 대상으로 설문조사를 했습니다.

이 설문조사를 분석해 보면 캐글러들은 어떤 기술을 사용하고 어떤 기술에 관심을 가지고 있는지, 성별, 연령, 직업, 학력, 급여, 관심기술 등에 대한 내용을 파이썬 데이터 시각화툴인 Matplotlib, Seaborn, plotly를 사용하여 탐색적 데이터 분석을 해봅니다.

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캐글러를 대상으로 데이터과학과 머신러닝에 대한 설문조사의 응답을 파이썬 데이터 시각화 툴로 분석해 봅니다.

데이터과학과 머신러닝(기계학습, Machine Learning)을 직접 실험해보고 공부할 수 있는 경진대회 플랫폼인 캐글에서 2017년 올해 여름에 캐글러를 대상으로 설문조사를 했습니다.

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캐글러를 대상으로 데이터과학과 머신러닝에 대한 설문조사의 응답을 파이썬 데이터 시각화 툴로 분석해 봅니다.

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캐글의 공개 된 커널을 참고하여 머신러닝 자전거 대여량 예측 탐색적 데이터 분석을 해보았습니다.
다음 비디오에서는 피처엔지니어링을 해볼 예정입니다.

Kaggle bike sharing demand

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# text preprocessing

BOW(bag of words)로 캐글 IMDB 영화 리뷰 데이터를 전처리합니다.

이번 튜토리얼에서는
1. BeautifulSoup(뷰티풀숩)을 통해 HTML 태그를 제거합니다.
2. 정규표현식으로 알파벳 이외의 문자를 공백으로 치환합니다.
3. NLTK 데이터를 사용해 불용어(Stopword)를 제거해 줍니다.
4. 어간추출(스테밍 Stemming)과 음소표기법(Lemmatizing)의 개념을 이해하고 SnowballStemmer를 통해 어간을 추출합니다.

# 파이썬 데이터 시각화
전처리한 데이터로 워드클라우드를 그려보고 seaborn을 사용해 각 리뷰에 단어가 몇개씩 등장하는지 시각화 해봅니다.

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google Colaboratory를 사용하면, 로컬머신에 파이썬이나 아나콘다를 비롯한 도구가 설치되어 있지 않더라도 온라인 상에서 로컬머신 처럼 파이썬 데이터 시각화를 해볼 수 있습니다.

이 비디오에서는 파이썬 데이터 시각화툴(Matplotlib, Seaborn, Altair, Plotly, bokeh) 을 살펴보고 데이터를 변경해 보면서 파이썬 데이터 시각화 툴과 구글 Colabortory로 코드를 공유하고 협업할 수 있는 것을 소개해 봅니다.


google Colaboratory Chart 예제 코드:
https://colab.research.google.....com/notebooks/charts

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다음의 링크에 있는 앤스콤의 사인방 데이터를 가져와 함께 분석해 봅니다.
데이터 시각화의 중요성을 이야기 할 때 이 앤스콤의 사인방에 대해 소개하곤 하는데요, 이 앤스콤의 사인방을 Datasaurus Dozen 으로 확장한 paper도 있습니다.

같은 통계 수치를 가지고 있더라도 시각화를 해보면 다른 모습이 되는 것을 확인해 봅니다.

참고 링크:
* [Anscombe’s quartet — seaborn 0.9.0 documentation](https://seaborn.pydata.org/exa....mples/anscombes_quar
* [The Datasaurus Dozen - Same Stats, Different Graphs: Generating Datasets with Varied Appearance and Identical Statistics through Simulated Annealing | Autodesk Research](https://www.autodeskresearch.c....om/publications/same

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안녕하세요 :)
이번 영상에서는 공공데이터 상권정보 분석해보려고 합니다. 공공데이터 포털의 들어가면 상가(상권)정보가 있습니다.
공공데이터 메인 포털 페이지에서 소상공인시장진흥공단에서 상권정보를 제공하는 공공데이터가 있습니다.
2018년 6월 CSV 데이터를 이용해서 상가(상권) 데이터 분석을 해보도록 하겠습니다.
판다스로 데이터를 로드해보고 내용을 확인해보면서 데이터 분석하기 편하게 전처리를 합니다.

소스코드 : https://github.com/corazzon/Op....enDataWrangling/blob

파이썬으로 소상공인 상권정보 상가업소 데이터 분석하기
데이터 출처 : https://www.data.go.kr/dataset..../15012005/fileData.d

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안녕하세요 :)
이번 영상에서는 공공데이터 상권정보 분석해보려고 합니다. 데이터를 가져와서 미리보기 해봤는데 데이터 안에 결측치가 얼마나 있는지 어떻게 할 건지 해보도록 하겠습니다.
파이썬 코드를 통해 판다스로 데이터명.isnull().sum()으로 결측치를 수치화해볼 수도 있고
결측치를 시각화 하는 미싱노 라이브러리를 통해
import missing as msno 로 라이브러리를 로드하고
msno.matrix(데이터명)로 결측치를 시각화해서 볼 수도 있습니다.
상가(상권)정보로 위도, 경도 정보 활용해서 지역별로 나눠보기도 하면서 ggplot 문법으로 시각화를 해보면서 데이터를 분석해보도록 합니다.

소스코드 : https://github.com/corazzon/Op....enDataWrangling/blob

[2/3] 파이썬 공공데이터 분석 - 상가(상권)정보로 위경도 정보 활용하기, 판다스로 결측치 분석하기, ggplot 문법으로 시각화하기


파이썬으로 소상공인 상권정보 상가업소 데이터 분석하기


데이터 출처 :
데이터 출처 : https://www.data.go.kr/dataset..../15012005/fileData.d

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안녕하세요 :)
지난 영상에 이어서 상가(상권)정보를 더 분석해보도록 하겠습니다. 사용한 데이터는 공공데이터 포털에 소상공인시장진흥공단에서 제공하는 상가(상권)정보 트위터를 사용하려고 해요
2018년 6월 데이터를 가지고 와서 실습을 하고 있지만 최근 데이터를 다운 받아서 사용하셔도 상관 없습니다.

판다스에서 CSV타입의 데이터를 불러오고 요약해보면서 어떤 데이터가 들어있는지 살펴보면서 파이썬을 실습해보도록 하겠습니다.

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소스코드 : https://github.com/corazzon/Op....enDataWrangling/blob

공공데이터 포털에서 제공하고 있는 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터를 분석합니다. 대분류와 중분류 데이터를 Pandas, ggplot, folium으로 분석합니다.

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안녕하세요 :)
지난 영상에 이어서 소상공인시장진흥공단에서 상권정보를 이어서 분석을 해보고 있습니다.
이번에는 배스킨라빈스와 던킨도너츠의 입지분석을 합니다.
왜냐하면 배스킨라빈스가 있으면 근처에 던킨도너츠가 있는 경우를 종종 보았는데요. 그래서 배스킨라빈스와 던킨도너츠가 어디에 어느 위치만큼 떨어져 있는지 만약에 내가 던킨도너츠를 내고자 한다 하면 배스킨라빈스와 던킨도너츠가 얼마나 떨어져 있는지 이런 것들을 분석했습니다.
여기에서는 실제로 이 입지 분석을 해 보는 것보다 파이썬와 판다스 등의 여려가지 방식으로 데이터분석에 익숙해지는 게 목적이기 때문에 재미로 배스킨라빈스와 던킨도너츠의 입지 분석을 합니다.

소스코드 : https://github.com/corazzon/Op....enDataWrangling/blob

# google colaboratory 링크입니다.
https://goo.gl/uVK672

google colaboratory 에서 내 드라이브에 저장을 하시게 되면 실행권한이 생깁니다.
다음의 버전을 사용했습니다.
!pip install plotnine==0.5.0
!pip install --upgrade pandas==0.23.4
!pip install folium==0.5.0

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이번 영상에서는 소상공인시장진흥공단에서 제공하는 상권정보를 가지고 스타벅스와 이디야의 위치 분석을 해보려고 합니다.
스타벅스와 이디야에 위치분석을 해보기 전에 재미있는 기사를 하나 읽어보겠습니다. 그래서 그 스타벅스 ‘쏠림’ vs 이디야 ‘분산’이라는 제목의 기사입니다.

과거에도 스타벅스와 이디야를 비교하는 글을 종종 보고했는데 스타벅스 근처에다가 이디야가 매장이 된다 이디야가 매장을 새로 오픈할 때 스타벅스 근처에 내는데 스타벅스가 이미 입지 분석을 해놨기 때문에 그 근처에 이디야 매장을 많이 내는 편이라는 기사를 봤던 기억이 있습니다.

스타벅스와 이디야의 매출 현황 분석 그다음에 매장 개수 비교라는 재미있는 글을 보고 이제 스타벅스와 이디야도 비교해 보면 재밌겠다는 생각이 들어서 스타벅스와 이디야의 위치를 분석해보려고 합니다.
일단 스타벅스 이디야 위치를 분석하기 위해서 소상공인 진흥 공단에서 제공하고 있는 상권정보를 공공데이터 포털에서 데이터를 다운받아서 데이터 분석을 합니다.

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안녕하세요 :)
이번 영상에서는 서울 스타벅스와 이디야 매장 개수 비교를 해보고 있습니다.
서울의 구별로 매장이 몇 개가 있는지 지도에 표시해놓은 기사가 있는데 이것과 유사하게 스타벅스 매장 어느 구에 주로 분포가 되었는지 또 이디야 매장은 어느 구의 주로 분포가 되었는지를 지도상에 표현해 보려고 합니다.
그래서 구별로 표시하기 전에 일단 구별 브랜드별 점포 수를 가져와야 할 것 같습니다.

지난 영상에서 지역별로 서울에 있는 지역별로 이제 스타벅스와 이디야 매장 위치를 지도상에 표현하는 실습을 해보았습니다.
지난 실습을 다시 보면 주로 강남 쪽과 서울 중심가의 스타벅스의 매장이 분포되어 있는 것을 확인해 볼 수가 있었어요
그리고 이디야 매장은 서울 중심가를 제외한 지역에 주로 분포가 되어 있는 것을 지도를 통해서 확인해 볼 수가 있었습니다.

이번엔 구별 브랜드별 점포수를 알아볼 텐데 코딩하면서 하면은 너무 오래 걸릴 것 같아서 미리 좀 다 코딩을 해놓은 걸 같이 보도록 하겠습니다.
다른 사람이 만들어 놓은 코드 봤을 때 복잡해 보인다고 생각되면 그 코드를 하나씩 뜯어보면 더 쉽게 알 수 있습니다.
한줄 한줄 나눠서 보면 실행을 해보면서 group by를 활용해 구별 스타벅스, 이디야 매장 수를 비교하는 실습을 해보도록 하겠습니다.

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지난 영상에 이어서 서울 스타벅스 이디야 매장 개수 비교라는 기사에 있는 Choropleth map(단계 구분도)처럼 그려보는 실습을 하고 있습니다.
지난 영상에서는 서울시 지도에서 외곽선을 구별로 표시를 해주고 그 구별로 얼마나 스타벅스와 이디야의 합계 매장이 밀집되어있는지를 Choropleth map(단계구분도)으로 그려봤습니다.
그리고 그 위에 실습했던 써클 마커를 통해서 매장의 위치를 표시를 해봤더니 종로구, 강남구, 서초구, 송파구에 스타벅스와 이디야 매장이 밀집돼있는 것을 확인 할 수가 있었습니다.
이번에는 스타벅스와 이디야의 매장 분포를 따로 볼 수 있도록 실습을 해보도록 하겠습니다.
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소스코드 : https://github.com/corazzon/Op....enDataWrangling/blob

인용기사 : [[비즈&빅데이터]스타벅스 '쏠림' vs 이디야 '분산'](http://news.bizwatch.co.kr/art....icle/consumer/2018/0

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구별로 매장수를 표현하기 위해 GeoJSON 파일 로드 방법소개
folium 사용법, http://colorbrewer2.org/ 을 통한 색상 팔렛트 선택법
folium의 choropleth를 통해 행정구역별로 스타벅스 매장 합계를 표현하기

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