데이터 분석 ② 시각화

그래프 그려보기

① 도구 설치하기

터미널에 (venv) 표시를 확인하고 설치하세요. (한 번만 하면 돼요.)

pip install matplotlib seaborn

② 그래프 코드 만들기

AI 도구에 아래 프롬프트를 입력해 기본 코드를 받아 보세요. 한글이 깨지지 않게 폰트 설정을 꼭 요청합니다.

③ 핵심 구조 이해하기

그래프 코드는 보통 이런 구조예요. 폰트 설정과 plt.show()가 핵심이에요.

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["font.family"] = "Malgun Gothic"  # 한글 폰트

df = pd.read_csv("movies.csv")
sns.countplot(data=df, x="genre")   # 장르별 개수
plt.title("장르별 영화 개수")
plt.show()                            # 그래프 띄우기

plt.rcParams["font.family"] = "AppleGothic"  # 맥
sns.countplot(data=df, x="genre")
plt.title("장르별 영화 개수")
plt.show()

데이터 이야기 만들기

그래프를 그렸다면, 이제 이야기로 엮을 차례예요. 그런데 바로 그리지 말고, 어떤 그래프가 어울릴지 먼저 정해 보는 것부터 시작해요.

이야기 3단계로 엮기

그래프만 나열하면 이야기가 안 돼요. 질문 → 발견 → 해석 순서로 엮으면 데이터 이야기가 완성됩니다.

📋 코드 로직 파악 활동지

오늘은 페어 2주차예요. 내가 쓴 코드를 세 부분으로 나눠 한글로 설명하는 활동지를 작성합니다.

plt.figure()                       # 새 그래프 창
sns.countplot(data=df, x="genre")
plt.title("장르별 개수")

plt.figure()                       # 또 다른 그래프
sns.histplot(data=df, x="rating")
plt.show()

미니 발표하기

발표는 외우는 게 아니에요. 무슨 데이터? → 뭘 발견? → 왜 흥미로워? 순서로, 키워드 3개만 메모해 말합니다.

🃏 선택지 카드 — 발표의 메인 그래프 고르기

발표에서 가장 보여주고 싶은 그래프를 하나 골라 준비하세요.

더 해보고 싶다면

미션 3까지 끝내고 시간이 남는다면 도전해 보세요. 끝내지 못해도 괜찮습니다.

보너스 ① 움직이는 그래프 — plotly

마우스를 올리면 정확한 값이 뜨는 그래프예요. 발표 때 훨씬 멋져 보여요.

import plotly.express as px
fig = px.bar(df, x="genre")
fig.show()   # 마우스를 올리면 값이 떠요

보너스 ② 대시보드로 만들기 — Streamlit

1주차에서 배운 Streamlit으로 내 그래프들을 웹 대시보드에 올려요.