7번째 글# 파이썬 데이터 분석, 텍스트 데이터 분석하기 (2)

이전 글에서 파이썬 데이터 분석 방법 중, 텍스트 데이터를 분석하는 도구들을 소개해드렸습니다. NLTK, SpaCy, Gensim, 그리고 한국어 전용 분석 라이브러리인 KoNLPy에 대해 다루어 보았습니다. (자세한 글이 궁금하시면 아래 링크를 클릭해주세요.)

6번째 글# 파이썬 데이터 분석, 텍스트 데이터 분석하기 (1)

 

Python은 광범위한 라이브러리와 도구를 사용할 수 있으며 데이터 분석에 널리 사용되는 다목적 프로그래밍 언어입니다. 이번에는 모델링에 보다 더 가까운 몇 가지 파이썬 데이터 분석 방법과 라이브러리에 대해 설명하겠습니다.

1. NumPy: 이 라이브러리는 숫자 연산과 대규모 다차원 배열 및 행렬(multi-dimensional arrays, matrices) 처리를 지원합니다. 또한 NumPy는 요소별 연산(Element-wise operation)과 선형 대수를 수행할 수 있는 다양한 함수를 제공합니다.

2. Pandas: Pandas는 강력한 데이터 조작 라이브러리로서, 데이터를 효율적으로 처리하고 조작할 수 있는 Series와 DataFrame과 같은 데이터 구조를 제공합니다. 데이터 정리, 병합, 필터링, 집계 등 다양한 작업을 지원합니다.

3. Matplotlib: 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리로, 라인 플롯(line plots), 산점도(scatter plots), 막대 플롯(bar plots), 히스토그램(histograms) 등 다양한 유형의 플롯과 차트를 만들 수 있습니다. 고품질 시각화를 제작할 수 있는 유연하고 사용자 정의 가능한 인터페이스를 제공합니다.

4. Seaborn: Matplotlib을 기반으로 구축된 Seaborn은 복잡하고 시각적으로 깔끔한 통계 플롯을 만드는 기능을 제공합니다. 여러 가지 기본 제공 테마와 색상 팔레트가 있어 Matplotlib보다 시각적으로 만족스러운 도표(figure)를 만들 수 있습니다.

5. SciPy: 이 라이브러리는 NumPy를 기반으로 하며 최적화(Optimization), 통합(Integration), 보간(Interpolation), 신호 및 이미지 처리, 통계 등 다양한 모델링 및 데이터 처리 기능을 제공합니다.

6. scikit-learn: 널리 사용되는 머신 러닝 라이브러리인 scikit-learn은 데이터 전처리, 모델 선택 및 평가를 위한 다양한 도구를 제공합니다. 여기에는 분류, 회귀, 클러스터링 및 차원 축소를 위한 다양한 알고리즘이 포함되어 있습니다.

참고로 Python에서 데이터 분석을 시작하려면 이러한 라이브러리 대부분이 미리 설치되어 있는 Anaconda 배포판을 설치하는 것도 하나의 방법입니다. 필요한 라이브러리가 설치되어 있으면, 그 라이브러리를 파이썬 스크립트나 Jupyter Notebook으로 가져와서 데이터 분석을 시작할 수 있습니다.