데이터 시각화의 힘, Python으로 Airbnb 가격 패턴 읽기[아티클]

데이터 시각화의 힘,
Python으로
Airbnb 가격
패턴 읽기
- [아티클] -

 

 

오늘날 데이터는 우리 주변 어디에나 있지만, 그 의미를 이해하기란 쉽지 않습니다. 
이때 데이터 시각화가 큰 도움이 됩니다. 복잡한 숫자들을 그림으로 표현하면,
누구나 쉽게 이해할 수 있기 때문입니다. 오늘은 Python이라는 프로그래밍 언어를 사용해
Airbnb의 가격 데이터를 지도 위에 그려보는 과정을 소개하려 합니다.

먼저, 우리에게 필요한 것들을 알아봅시다:

1. 시각화하고 싶은 도시의 지도 데이터
2. 그 도시의 Airbnb 숙소 위치와 가격 정보
3. 데이터를 다루고 그림을 그릴 수 있는 Python 프로그램

이 세 가지만 있으면 우리는 멋진 '가격 지도'를 만들 수 있습니다!

과정은 크게 네 단계로 나눌 수 있습니다:

1. 지도 준비하기:
먼저 빈 도화지를 준비하는 것처럼, 우리가 선택한 도시의 지도를 
컴퓨터 화면에 띄웁니다. 이 지도는 아직 색칠하지 않은 흑백 지도입니다.

 

2. Airbnb 데이터 불러오기:
엑셀 파일을 여는 것처럼, Airbnb에서 제공하는 데이터를 불러옵니다. 
이 데이터에는 각 숙소의 위치(위도와 경도)와 가격이 들어있습니다.

 

 

3. 데이터 정리하기:
불러온 데이터를 깔끔하게 정리합니다. 
예를 들어, 가격에 붙어있는 달러 표시($)를 제거하고, 숫자만 남깁니다.

 

4. 지도에 데이터 그리기:
정리된 데이터를 이용해 지도 위에 점을 찍습니다. 
각 점은 하나의 Airbnb 숙소를 나타냅니다. 점의 색깔로 가격을 표현하는데, 
보통 싼 가격은 차가운 색(파란색)으로, 비싼 가격은 따뜻한 색(빨간색)으로 나타냅니다.

이렇게 만들어진 지도를 보면, 도시의 어느 지역이 비싸고 어느 지역이 싼지 한눈에 알 수 있습니다. 
마치 도시 전체의 숙박 가격 동향을 한 장의 그림으로 보는 것과 같죠.

 

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이 과정을 통해 우리는 몇 가지 중요한 점을 배울 수 있습니다:

1. 데이터 정리의 중요성:
날것의 데이터는 바로 사용하기 어렵습니다. 달러 표시를 제거하는 것처럼, 데이터를 깔끔하게 정리하는 과정이 필요합니다.

2. 색상의 힘:
숫자로 된 가격 정보를 색상으로 표현하면, 훨씬 직관적으로 이해할 수 있습니다.

3. 지리 정보의 가치:
숙소의 위치 정보를 활용하면, 도시의 지리적 특성과 가격의 관계를 쉽게 파악할 수 있습니다.

4. 큰 그림 보기:
수만 개의 숙소 정보를 하나의 지도에 표현함으로써, 도시 전체의 가격 동향을 한눈에 볼 수 있습니다.

5. 데이터 시각화의 가치:
복잡한 데이터를 시각화하면, 전문가가 아닌 사람들도 쉽게 정보를 이해하고 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이러한 데이터 시각화 기법은 Airbnb 가격 분석뿐만 아니라 다양한 분야에 적용할 수 있습니다. 
예를 들어, 부동산 시장 분석, 범죄 발생 지역 파악, 상권 분석 등에도 유사한 방식을 활용할 수 있습니다.
데이터 시각화는 단순히 예쁜 그림을 그리는 것이 아닙니다. 
복잡한 정보를 누구나 이해할 수 있게 만드는 강력한 도구입니다. 
이를 통해 우리는 더 나은 결정을 내리고, 세상을 더 깊이 이해할 수 있게 됩니다.

Data Visualization: AirBnB Prices using Matplotlib and Geopandas.