[본캠프] 데이터기반 QA/QC 부트캠프 4일차

1. 오늘 학습 목표

- 데이터 분석으로 기획서 뽀개기 I

 

2. 오늘 학습 한 내용

시각화 더 디테일하게 들어가볼까요?

• 막대 그래프 색 변경하기

#color ="색상"으로 바 색상을 지정 할수 있어요!
plt.bar(X, Y,color='원하는 색상 컬러')

원하는 색상을 green으로 했을 경우

 

• 막대 그래프 테두리 변경하기

#edgecolor = '원하는 색상', linewidth = 원하는 두께로 각 바의 테두리의 색상과 두께 변경이 가능 합니다! 
plt.bar(access_media.index,access_media.values, color = ['gold', 'b', '#FF0000', 'green','orange','red','#000000'], alpha = 0.3,edgecolor = '원하는 색상', linewidth = 원하는 두께)

색상과 두께를 각각 black, 2.5로 했을 경우

 

• 그래프 너비 바꾸기

#width=원하는 두께로 그래프의 바 너비를 변경 할 수 있어요! 기본 값은 0.8입니다!
plt.bar(access_media.index,access_media.values, width=원하는 두께)

너비를 왼쪽은 1.2, 오른쪽은 0.4로 설정했을 경우

 

• 그래프 폰트 크기 바꾸기

#fontsize="원하는 크기"로 폰트 사이즈를 조절 할수 있어요!
plt.title('수강생 별 수강 신청 경로',fontsize=원하는사이즈)

폰트사이즈를 20으로 했을 경우

 

• 그래프 각 바의 수치 나타내기

#그래프를 bar라는 변수에 넣고,
bar = plt.bar(access_media.index,access_media.values)
#for 반복문으로, 
for rect in bar:
		#각 바의 세로길이 값을 구하고, 
    height = rect.get_height()
		#bar의 가장 정 가운데 x 좌표 구하기 : get_x()로 x축의 가장 왼쪽 부분 + get_width의 절반 값
    plt.text(rect.get_x() + rect.get_width()/2.0, height, '%.1f' % height, ha='center', va='bottom', size = 12)

그래프 위에 각각 수치가 적혀있음

 

• 가로 그래프로 바꾸기

#plt.bar'h'를 이용하면, 서로 축 변경이 가능 하답니다 :)
plt.barh(access_media.index,access_media.values, color="g")

bar에 h를 붙이면 가로로 그래프가 그려짐

 

• 한 화면에 여러 그래프 겹쳐 그리기

#라이브러리 불러오기
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')

#데이터 불러오기
sparta_data_app = pd.read_table('/content/user_db_app.csv',sep=',')
sparta_data_game = pd.read_table('/content/user_db_game.csv',sep=',')

#데이터 읽기
sparta_data_app.head()
sparta_data_game.head()

#목표에 따라 유저수 카운트 하기
app_users_goal= sparta_data_app.groupby('goal')['user_id'].count()
game_users_goal= sparta_data_game.groupby('goal')['user_id'].count()

#그래프 크기 설정 
plt.figure(figsize=(10,8))

#각 강의별 유저 관심
plt.plot(app_users_goal.index,app_users_goal.values,color="red", label="app")
plt.plot(game_users_goal.index,game_users_goal.values,color="blue", label="game")

#범례
plt.legend()

#그래프 타이틀
plt.title("앱 종합반, 게임 종합반 수강생의 관심사")

#x축 레이블
plt.xlabel('수강 목적')

#y축 레이블 
plt.ylabel('수강생 수')

#그래프 보여주기
plt.show()

 

 

Tip. 데이터 분석 전, 결측치 제거는 필수!

 

3. 오늘의 과제 - 결제가 잘 되는 할인율을 찾아보기

📖 결제 마지막 페이지에서 할인 혜택을 제공할 경우

결제율을 올릴 수 있다는 것을 확인 했습니다.

그렇다면, 얼마만큼의 할인 혜택을 제공하는 것이 결제 전환율을 가장 높일 수 있는지 궁금해졌습니다!

할인률이 높으면 높을수록 결제가 많아지는지 데이터를 통해 알아볼까요~?

증명하고자 하는 가설 :

할인율이 높으면 높을 수록 결제 전환율도 높을 것이다.

import pandas as pd

plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')

#데이터 불러오기
sparta_data = pd.read_table('/content/user_db1.csv',sep=',')

#각 할인별 신청한 수강생 수 구하기
students_discounted = sparta_data.groupby('discounted')['user_id'].count()

#그래프 사이즈
plt.figure(figsize=(10,5))
x_list =["1만원 쿠폰 그룹", "2만원 쿠폰 그룹", "3만원 쿠폰 그룹"]
#x,y값 설정
plt.bar(x_list, students_discounted.values)
#그래프 타이틀
plt.title('할인 율 별 수강 신청 자 수')
#x축 레이블
plt.xlabel('할인 적용 범위')
#y축 레이블
plt.ylabel('수업 신청한 수강생')
#그래프 보여주기
plt.show()

과제 그래프

 

 

나의 간단 소감

- 아직 이런말을 하기엔 이른 것 같긴 하지만 슬슬 이제 대충 감이 온다.. 그 전엔 아예 무슨 말을 하는지 몰랐다면 이제는 코드별로 이게 뭐하는건지 대충 이해할 수 있다. 코드 순서만 대충 알아도 반은 먹고 들어가는 것 같다. 순서를 정하고 코드는 찾아서 넣으면 되니까.

그래도 이정도면 괜찮은걸까? 남들보다 뒤처진건 아닐까? 하는 걱정이 계속 들긴 한다. 일단 하나씩 해나가 보자.