반응형 Python/function148 비즈니스 분석을 위한 Funnel 차트 그리기 비즈니스 분석을 위한 Funnel 차트 그리기: 고객 여정을 시각화하는 기술비즈니스 및 마케팅 세계에서 Funnel 차트는 고객이 제품 구매를 위해 거치는 단계를 시각적으로 표현하는 강력한 도구입니다. 고객 여정의 각 단계를 분석함으로써 우리는 어떤 단계에서 고객을 잃고 있는지, 그리고 개선할 수 있는 부분이 무엇인지 깨달을 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Funnel 차트를 그리는 방법과 그 예제를 소개합니다.Funnel 차트 소개Funnel 차트는 위에서 아래로 점점 줄어드는 형태를 가지고 있으며, 각 단계에서 고객의 수를 보여줍니다. 이 차트는 마케팅 전략, 판매 퍼널 및 고객 유치 과정에서 어떻게 각 단계가 매출에 영향을 미치는지를 이해하는 데 도움을 줍니다.Funnel 차트 만들기Funnel 차.. 2025. 9. 25. 시각화에 주석 추가하기: annotation 활용법 Matplotlib의 annotation: 시각화에 주석 추가하기데이터 시각화는 단순히 데이터를 보여주는 것 이상의 의미를 가집니다. 그것은 우리의 이야기를 전달하고 통찰력을 제공하는 강력한 도구입니다. Matplotlib의 annotation 기능은 시각화에 주석을 추가하여 관객에게 추가적인 정보를 제공하는 훌륭한 방법입니다. 이번 포스팅에서는 annotation의 활용법과 함께 실제 예제를 소개합니다.annotation 함수 소개annotation 함수는 특정 데이터 포인트에 주석을 추가하는 데 사용되며, 사용자의 이해를 돕기 위해 의도한 정보나 설명을 표시할 수 있도록 해줍니다. 이 기능을 활용하면 그래프의 중요 포인트를 강조할 수 있습니다.함수 시그니처pyplot.annotate(text, xy,.. 2025. 9. 25. 지표면 데이터를 3D로 표현하는 Surface Plot 그리기 지표면 데이터를 3D로 표현하는 Surface Plot 그리기우리는 종종 데이터를 시각화하여 패턴을 발견하고 통찰력을 얻습니다. 특히 3D Surface Plot는 다차원 데이터의 상관관계를 효율적으로 시각화하는 훌륭한 도구입니다. 이 포스팅에서는 파이썬의 matplotlib 라이브러리를 사용하여 지표면 데이터를 3D로 표현하는 방법을 소개합니다.Surface Plot 개요Surface Plot은 X, Y, Z 축에 대한 정보를 활용하여 데이터의 관계를 3D로 표현하는 그래프입니다. 지표면의 특성을 가진 데이터를 분석하고, 땅의 기복, 지형 변화를 시각적으로 확인하는 데 특히 유용합니다.필요한 라이브러리Matplotlib: 데이터 시각화를 위한 기본 라이브러리입니다.Numpy: 배열이나 수학적 연산에 유.. 2025. 9. 25. 지리적 데이터를 시각화하는 Scattergeo 사용하기 지리적 데이터를 시각화하는 Scattergeo 사용하기지리적 데이터를 다루면서 우리는 자주 그 데이터를 시각적으로 표현하고자 합니다. Plotly 라이브러리의 Scattergeo 기능을 여기서 활용하여 아름다운 지리적 시각화를 만들어봅시다. 이 포스팅에서는 Scattergeo의 사용법과 함께 간단한 예제를 통해 여러분의 도전 의욕을 불러일으키고자 합니다!Scattergeo 소개Scattergeo는 Plotly의 기능 중 하나로, 지리적 데이터를 산점도로 표현하는 데 유용한 도구입니다. 이는 지도 위에 점을 찍어 특정 데이터 포인트를 강조하는데 사용되며, 각 지점의 위도와 경도를 기반으로 표시됩니다. 데이터의 패턴과 분포를 시각적으로 쉽게 파악할 수 있도록 돕습니다.주요 매개변수lat: 데이터 포인트의 위.. 2025. 9. 24. 다차원 데이터 시각화를 위한 레이더 차트 다차원 데이터 시각화를 위한 레이더 차트: 데이터의 숨겨진 이야기를 시각화하기데이터 분석에서 다차원 데이터는 정보를 전달하는 중요한 요소입니다. 특히 시각화 기법 중 하나인 레이더 차트는 여러 변수들을 동시에 비교하고 관계성을 파악하는 데 매우 유용합니다. 이 포스팅에서는 레이더 차트의 개념과 파이썬을 활용한 기본 사용법을 소개합니다.레이더 차트란?레이더 차트는 여러 축이 방사형으로 퍼져 있는 그래프입니다. 각 축은 특정 변수에 해당하며, 데이터 포인트를 선으로 연결하여 하나의 다각형을 형성합니다. 레이더 차트는 주로 여러 항목의 성과를 비교하거나, 성격 특성을 시각적으로 확인하는 데 유용합니다.레이더 차트의 주요 특징다차원 데이터를 동시에 시각화할 수 있습니다.비교하기 쉬운 형태로 데이터를 자연스럽게 .. 2025. 9. 24. 선형 그래프를 통해 데이터 트렌드 분석하기 선형 그래프를 통해 데이터 트렌드 분석하기데이터 분석의 세계에서 트렌드를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 선형 그래프는 이러한 트렌드를 시각적으로 나타내는 데 강력한 도구로 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 선형 그래프를 이용하여 데이터의 흐름과 변화를 분석하는 방법을 살펴보겠습니다.선형 그래프란?선형 그래프는 두 변수 간의 관계를 직선 형태로 표현하는 데이터 시각화 방법입니다. X축과 Y축을 이용하여 데이터 포인트를 매핑하고, 이 포인트들을 연결하여 데이터의 전반적인 트렌드를 확인할 수 있습니다. 선형 그래프는 주로 시간에 따른 변화나 비율을 표현하는 데 널리 사용됩니다.주요 특징시간에 따른 변화 추세를 명확히 보여줍니다.두 변수 간의 관계를 직관적으로 이해할 수 있게 해줍니다.데이터의 흐름을 시각적으로 .. 2025. 9. 24. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 25 다음 반응형