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파이썬 EDA 데이터분석 팀 프로젝트, 마케팅 관점에서 생각하기 (제주도)

 

- 첫 프로젝트 글 순서 -

1. 파이썬(python) EDA 데이터분석 주제 정하기 

2. 실패한 여기어때 후기 웹스크래핑(web scraping)

3. 데이터 수집 방법 & 데이터 추출, 정제

4. 판다스(pandas) 데이터 처리 / Matplotlib, Json 시각화

5. 정리

 

 

3월 중순에 교육을 시작해서 단 몇 주만에 파이썬을 배웠다. 6개월 뒤에 이 글을 다시 보게 되면 참 답답하게 코딩을 했구나라고 생각을 했으면 좋겠다는 심정으로.. 열심히 코딩을 할 생각이다.

 

* 코딩 부분은 다음 편부터 나옵니다. 일련의 과정이니 참고만 해주세요


EDA 란?

 

데이터를 수집하고 수집된 데이터를 다양한 각도에서 관찰하고 이해하는 과정으로 보면 된다. 데이터를 분석하기 전에 그래프나 통계적인(matplotlip, seaborn) 방법으로 시각화해, 더욱 직관적으로 데이터를 처리해서 분석한다.

 

 

 

출처 : blog.naver.com/hrd04/221135900560

 

이렇게 복잡한 과정을 거쳐야할 수도 있지만... 간단하게 보면

데이터 수집 => 시각화 탐색 => 패턴 도출 => 인사이트 발견 순으로 보면 좀 할만하네?라고 생각이 든다. 

 

 

 

 

주제 선정

 

모르면 일단 친구한테 물어보는게 마음 편하다. 생각보다 간단한 주제를 해서 별거 아닐거라고 생각했는데 큰 오산...

 

 

 

 

[마케팅적인 관점으로 접근] 

1. 검색수, 관심, 날씨 등의 키워드 분석으로 6개월 후에 팔릴 제품 예상

- 날씨는 기상청 공공데이터, 검색 수는 구글 트렌드, 네이버 datalab으로 어느 정도 데이터를 뽑을 수 있지만, 개인의 관심과 개인이 구매했던 제품들을 보려면 개인 정보가 필요한데 데이터를 구하기 힘들 것으로 판단해서 포기

 

 

 

 

 

 

2. 드라마에 나오는 제품(협찬)이 실제 검색량과 구매에 얼마나 영향을 미치는지

- 커뮤니티에 홍보글들이 올라와서, 조회수 당 실질적으로 구매에 얼마나 많은 영향을 미칠까.. 인플루언서 마케팅의 효율이 얼마나 될지를 객관적인 데이터 자료로 생각을 하려고 했지만, 이것 또한 구매까지 파악이 안 돼서 pass 

 

3. 네이버 view 상위 검색 분석 

- 네이버에도 알고리즘이 있다고 하지만 어느정도 상관관계가 있을 수 있으니 for 구문으로 지역별 + 맛집 돌려서 상위 5~10개의 글에서 키워드, 그림 개수, 영상 길이, 블로그 전체 글 수 등을 웹 스크래핑으로 통계를 내서 진행하려고 했으나... 말로는 쉽지 실제 하기는 어려웠다.

 

 

 

[팀 회의]

- 지역별, 성별, 연령 등으로 정리 할 수 있는 코로나 감염자 현황

- 서울 지하철 역 별로 승/하차 인원 및 현재 열차의 위치

- 서귀포시 와 제주시로 나누어 토지 비교 / 상업용 비교

- 연도별 토지값 변동, 각 동별로 차이가 있는가

- 동일 생활권내 각동별로 같은가

 

 

 

[EDA 과정]

간단한 주제 밖에 나오지 않아서 '제주도 예비 창업자를 위한 업종 서비스 추천'이라는 EDA 팀 프로젝트 주제를 정했다 => 데이터를 찾아보니 너무 주제가 광범위해서, 숙박업으로 좁혔다(숙박업 서비스 개선을 위한 방안) => 그래도 데이터가 많은 것 같아서 에어비앤비, 야놀자, 여기어때 등의 숙박업체 중 탑 2 (야놀자, 여기어때 점유율이 1, 2위라는 걸 처음 알았음)에서도 제주시, 게스트하우스로 줄여나갔다.

 

* 머릿속 생각은 숙박업체 등에서 좋은 평점, 또는 많이 방문하는 업체들의 리스트를 뽑는다. 어떤 점에서 방문을 하는지 주위 상권 분석을 한다. 추가로 있으면 좋을 서비스나 경쟁력 갖추기 위한 것들을 제시한다. 제주도뿐만 아니라 타 여행도시랑 비교해본다. 

 

 

오만했다. 처음 프로젝트면 욕심을 버리자

 

 

다음 편은 후기를 웹 스크래핑으로 뽑아오기 

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