파이썬으로 데이터 주무르기:독특한 예제를 통해 배우는 데이터 분석 입문 - WRAPUP

이 예제에서는 상품의 상세 설명 데이터를 가지고 다양한 분석 작업을 수행하는 방법을 살펴보겠습니다.

1. 데이터 수집
가장 먼저 해야 할 작업은 상품의 상세 설명 데이터를 수집하는 것입니다. 이 데이터는 온라인 쇼핑몰이나 제품 리뷰 사이트에서 수집할 수 있습니다. 예를 들어, 아래와 같이 상품의 상세 설명을 크롤링하는 코드를 작성할 수 있습니다.

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.example.com/product/1234'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

description = soup.find('div', {'class': 'product-description'}).text
print(description)
```

2. 데이터 전처리
수집한 데이터를 분석하기 위해서는 적절한 전처리 작업을 수행해야 합니다. 이 데이터의 경우, 텍스트 데이터이기 때문에 특수 문자 제거, 소문자 변환, 불용어 제거 등의 전처리 작업을 수행할 수 있습니다.

```python
import re
import string

def preprocess_text(text):
text = text.lower()
text = re.sub(r'[^\\w\\s]', '', text)
text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in stop_words])
return text
```

3. 데이터 분석
전처리한 데이터를 바탕으로 다양한 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 상품의 상세 설명에서 가장 많이 등장하는 단어를 카운트하거나 감성 분석을 수행할 수 있습니다.

```python
from collections import Counter
from textblob import TextBlob

# 가장 많이 등장하는 단어 카운트
words = description.split()
word_counts = Counter(words)
print(word_counts.most_common(10))

# 감성 분석
sentiment = TextBlob(description).sentiment
print(sentiment)
```

위와 같이 상품의 상세 설명 데이터를 가지고 텍스트 분석을 수행함으로써 상품에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 상품의 마케팅 전략을 수립하거나 고객의 니즈를 파악할 수 있습니다.