pandas
python의 데이터 분석 도구들
gggg21
2024. 12. 3. 10:55
Python에서 os, glob, pandas, plotly.express, plotly.graph_objects, matplotlib 등을 다룰 줄 안다면, 상당히 강력한 데이터 분석 도구를 사용할 수 있는 능력이라고 평가할 수 있습니다. 이 라이브러리들은 데이터 수집, 처리, 분석, 그리고 시각화를 모두 포괄하므로, 아래와 같은 이유로 이를 활용할 줄 아는 것은 데이터 분석에서 매우 중요한 역량이라고 볼 수 있습니다.
1. 각각의 라이브러리 역할
- os 및 glob
- 파일 및 디렉토리 관리: 다양한 데이터 파일을 읽고 처리하는 데 사용됩니다.
- 대량의 데이터를 다룰 때 자동화된 파일 탐색과 정리가 가능.
- 예: 여러 CSV 파일을 하나로 병합하거나, 특정 조건의 파일만 처리.
- pandas
- 데이터 처리 및 분석의 핵심: 데이터 정리, 변환, 통계 분석을 위한 가장 강력하고 널리 사용되는 라이브러리.
- 예: 데이터프레임 조작, 필터링, 집계, 피벗 테이블 생성.
- plotly.express & plotly.graph_objects
- 인터랙티브한 데이터 시각화: 고급 시각화 도구로, 대화형 그래프 생성 가능.
- express는 간단한 시각화를 빠르게 생성할 수 있으며, graph_objects는 더 세밀한 제어가 가능.
- 예: 대화형 대시보드, 복잡한 시각화.
- matplotlib
- 기본 시각화 라이브러리: 커스터마이징이 가능한 정적 그래프 생성.
- 대화형 기능은 부족하지만, 학술적 시각화나 보고서를 위한 고정된 그래프 생성에 유용.
- 예: 꺾은선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램 등.
2. 이 조합이 강력한 이유
- 데이터 파이프라인 전체를 다룰 수 있음
- 데이터 수집 (os, glob)
- 데이터 처리 및 변환 (pandas)
- 데이터 분석 및 통계 계산 (pandas, 추가적으로 numpy와 함께 사용 가능)
- 데이터 시각화 (plotly, matplotlib)
- 확장성
- pandas는 다른 분석 라이브러리(scikit-learn, statsmodels)와 쉽게 통합되어 확장 가능.
- plotly는 웹 기반 시각화 대시보드를 만드는 데 매우 유용.
- 데이터 자동화
- 여러 파일 처리 및 반복적인 작업을 자동화하여 시간을 절약할 수 있음.
3. 데이터 분석 전문가로 평가될 수 있는 이유
- 실제 업무 활용 가능
- 현업에서 다루는 대부분의 데이터 분석 작업(ETL 프로세스, 보고서 작성, 대시보드 구축)을 처리할 수 있음.
- 응용 범위의 다양성
- 재무, 마케팅, 연구, 공공 데이터 분석 등 여러 분야에서 활용 가능.
- 데이터의 가치를 극대화
- 데이터의 통찰력을 효율적으로 시각화하여 전달 가능.
- 특히, plotly를 활용한 대화형 시각화는 고급 데이터 분석 보고서를 작성하는 데 큰 장점.
4. 강력하지만 추가로 고려할 점
이 조합만으로도 충분히 강력하지만, 더 깊은 분석이나 특정 작업이 필요할 때는 추가적인 도구나 기술이 필요할 수 있습니다:
- 추가적인 분석 도구
- 머신러닝: scikit-learn, tensorflow
- 통계 분석: statsmodels, scipy
- 고급 데이터베이스 연동: SQLalchemy, pyodbc
- 빅데이터 분석
- 대규모 데이터 처리에는 Dask, PySpark 등의 기술이 필요할 수 있음.
- 웹 대시보드
- Plotly와 함께 Dash를 사용하면 웹 기반 데이터 대시보드를 제작 가능.
결론
os, glob, pandas, plotly, matplotlib을 잘 활용할 줄 안다면 이미 강력한 데이터 분석 능력을 가지고 있다고 볼 수 있습니다. 특히, 이를 현업에 적용하거나 자동화 및 시각화를 통해 가치를 창출할 수 있다면 데이터 분석 전문가로 평가받을 수 있습니다. 그러나 더 나아가 특정 분야의 심화 기술을 익히는 것도 추천됩니다.