전체 글(181)
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[상권 분석] 프랜차이즈 입점분석 (1편-전처리 과정)
배스킨라빈스 vs 던킨도너츠 -> 근처에 입지한 것을 종종 볼 수 있다. 파리바게뜨 vs 뚜레주르 -> 주변에서 많이 볼 수 있는 프랜차이즈 중 하나 이런 프랜차이즈 매장이 얼마나 모여 있는지, 흩어져 있는지 지도에 표시를 해보면서 대용량 데이터에서 원하는 특정 데이터를 추출해본다. 데이터 불러오기 공공데이터 포털 : 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터 활용 df = pd.read_csv 한 뒤 df.head를 통해 데이터 구조를 확인한다. 데이터 크기 보기 df_shape를 통해 데이터 크기를 볼 수 있다. info 보기 info를 사용하여 데이터의 전체적인 정보를 본다.(데이터 사이즈, 타입, 메모리 사용량 등) 결측치 보기 isnull을 사용하여 결측치를 본다. 결측치는 True로 값이 있다면 ..
2020.11.29 -
[서울 상권 분석] 대치동과 목동에는 입시학원이 많을까?(2편)
1편에 이어서 분석한 결과를 바탕으로 시각화를 해보았다! 시각화를 하기 앞서 "상권업종소분류명", "시군구명"으로 그룹화를 하고, "상호명"으로 빈도수를 계산한다. 이 프로젝트에서는 "학원-입시" 데이터를 살펴보기 때문에 loc를 통해 index값을 가져온다. 따라서 시군구 별 ["학원-입시"]를 가져온 결과 아래와 같이 구별 "학원-입시"학원의 수를 볼 수 있다. Pandas의 plot으로 시각화 강남구 > 양천구 > 서초구 순으로 입시학원이 많이 분포하고 있다는 것을 알 수 있다. 경도와 위도를 scatterplot으로 표현하기 1) scatterplot 으로 경도와 위도를 표현하고, 시군구명으로 색상을 다르게 표현한다. 2) scatterplot 으로 경도와 위도를 표현하고, "상권업종소분류명"으로..
2020.11.26 -
[서울 상권 분석] 대치동과 목동에는 입시학원이 많을까?(1편)
공공데이터포털에 있는 소상공인 상권정보 상가업소 데이터 를 이용하여 분석해본다. 데이터 전처리 단계 1. 파일 불러오기 csv파일을 읽고, shape를 조회해보니 573680개가 있는 것을 확인할 수 있다. 2. head, tail을 이용하여 데이터 미리보기 3. column값들 살펴보기 4. 결측치 확인, 사용하지 않는 칼럼(결측치가 너무 많은 칼럼) 삭제 데이터 분석 학원의 분류명을 알아보기 위해 "상권업종대분류명"의 unique 값을 추출해본다. "시도명"이 "서울특별시"이고 "상권업종대분류명"이 "학문/교육" 인 데이터를 서브셋으로 가져온다. "상호명"으로 빈도수를 확인한다. "시군구명" 으로 빈도수를 확인한다. "상권업종소분류명"으로 빈도수를 확인한다. "상권업종소분류명"으로 빈도수를 확인한 후..
2020.11.23 -
Jupyter notebook mportError: No module named
BeautifulSoup 이용해서 크롤링 잘되고 있었는데 갑자기 Jupyter notebook > ImportError: No module named ___ 라고 뜬다. ㅠㅠ 폭풍 구글링 후... 해결방법은 아주 간단하게 # pip install ____ 로 해결되었다!!
2020.11.06 -
지도 위에 마커 생성하기
기존에 지도 중심으로 지정되어 있던 네이버 그린팩토리의 위도, 경도를 이용하여 마커를 생성해본다. 다음은 CSS 배경색, 투명도, 높이, 길이 설정해주고. border-radius는 원으로 만들기 위한 것! 결과물
2020.10.06 -
[vscode] 작업하던 서버를 다시 불러올 때
내가 작업하던 것들을 localhost로 부르는데 뜨지 않는다..(당황) 그럴 때는! 터미널에 sudo npm install -g nodemon cd 폴더이름 nodemon ./bin/www 다시 연결된다.
2020.10.06