[K-디지털크레딧] 데이터분석 인강 4주차 후기

빅데이터 첫걸음 시작하기 4주차

벌써 4주 차 강의! 연말, 연초에 걸쳐서 강의를 들으니 시간이 훅훅 간다는 느낌이 강하다.

이번 강의는 따라 하긴 했지만 내 것이 되지는 못했던.. 슬픈 주차였다.

 

4주 차 수업 내용

4주 차는 seaborn, matplot으로 기본적인 데이터 시각화를 배웠고, 실제 데이터를 기반으로 해서 분석을 해보고 그래프를 그려보는 실습 중심의 강의로 진행되었다.

seaborn은 matplot을 기본으로 다양한 시각화를 가능하게 하는 라이브러리이다. 히스토그램, 선 그래프, 히트맵 등 다양한 시각화가 가능하다.

다양한 플롯을 처음 실습해보는 것이니 헷갈리므로 필기 필기!

Seaborn plot 종류

 

시각화 기초를 배우고 나서 소상공인시장진흥공단의 상가(상권) 정보 데이터로 전국, 서울의 커피 전문점에 대한 시각화 및 분석을 실습했다. 우리나라에 스타벅스가 제일 많은 줄 알았는데.. 그게 아니었다..! (제일 많은 커피 전문점이 궁금하다면 강의를 들어보세요 :D)

전국의 스타벅스 매장 데이터

 

개인적으로 각 구별로 스타벅스가 얼마나 있는지 바 차트로 그려봤다.

서울시 구별 스타벅스 매장 수

역시 예상을 빗나가지 않는 1위! 강남!!

그다음으로는 Kaggle servey 2020 데이터로 Kaggle 사용자의 설문 데이터를 바탕으로 시각화 및 분석을 해봤다.

마케터로서 일하게 되었을 때 주 고객의 특성을 파악하는 것이 굉장히 중요한데, Kaggle servey 데이터를 시각화해 보고 나니 데이터 분석을 더 깊이 공부하고 싶다는 생각이 들었다.

 

4주 차 어땠나요?

간단하게나마 데이터를 시각화하니 데이터의 경향성을 파악하기가 쉬웠고 사용자의 특징, 인사이트를 도출하는 데에 도움이 많이 되겠다는 생각이 들었다.

더 심화적인 분석 기법, 툴을 사용하면 마케팅적인 인사이트와 마케팅 소구 메시지를 도출해볼 수도 있을 것 같지만 아직 실습을 따라 하는 수준이다 보니 더 많은 공부가 필요할 것 같다.

특히 통계, 수학에 대한 지식이 있다면 더 예쁘게 데이터를 모델링하고 분석할 수 있을 것 같다는 확신이 들었다. 공부할 건 너무 많고.. 내 머리는 터질 것 같고 ㅠㅠㅠㅠㅠㅠ

그래도 데이터 분석에 대한 흥미가 점점 커지고 욕심이 생기는 것 같아 강의를 듣길 잘했다는 생각이 뿜뿜한다.

다음 주차도 화이팅!