국내 신용카드사(신한카드, 삼성카드, 현대카드 etc) 데이터 분석 With Python #2 - 카드사별 검색량 & 주가

지난 포스팅에 이어서 국내 신용카드사 브랜드의 데이터를 분석하도록 하겠다. 신용카드 금융 기업이기는 하지만 어쨌든 소비자로부터 선택을 받아야 하는 B2C 기업이기 때문에 무엇보다 소비자의 관심을 이끌어 내는 것이 중요하다. 그래서 이번 포스팅에서는 국내 메이저 신용카드 기업 5개(국민, 신한, 삼성, 현대, 롯데)를 사람들이 주요 검색 사이트 구글이나 네이버에서 얼마나 검색하고 있는지 Google Trend와 네이버 데이터랩을 통해서 알아보도록 하겠다.

 

1. Google Trends로 신용카드사 검색량 확인하기

뚜렷하게 최하위를 기록하고 있는 롯데카드를 제외하고는 나머지 4개사 검색량은 전반적으로 유사한 점을 확인할 수 있다. 그나마 신한카드가 그래도 구글에서는 소비자들이 가장 많이 검색하는 신용카드인 것 같다.

from pytrends.request import TrendReq
import matplotlib.pyplot as plt

pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360)
kw_list = ["삼성카드",'국민카드','신한카드','롯데카드','현대카드']
pytrends.build_payload(kw_list, cat=0, timeframe='today 5-y', geo='KR', gprop='')
df=pytrends.interest_over_time()
df=df.drop(['isPartial'],axis=1)

plt.rcParams["font.family"] = 'Malgun Gothic'
plt.rcParams["font.size"] = 10
plt.figure(figsize=(16,8))
plt.plot(df)

plt.legend(df.columns)
plt.title('국내 카드사 구글 검색량 트렌드')
plt.show()

 

2. 네이버 데이터랩으로 신용카드사 검색량 확인하기

네이버 검색에서는 구글과 조금 다른 결과가 나타났다. 신한카드가 1위인 것은 같지만 네이버에서는 현대카드가 오히려 검색량이 가장 낮게 결과가 나왔다. 현대카드가 가장 많은 이벤트 하고 개인적으로 신용카드라고 하면 현대카드가 가장 먼저 떠오르게 되는데 검색량은 반대로 현대카드가 높지 않아서 의외였다.

 

import urllib.request
import json
import pandas as pd
import re

client_id = "~~"
client_secret = "FMHquYWP07"

url = "https://openapi.naver.com/v1/datalab/search"
body = '''{"startDate":"2016-03-30","endDate":"2021-03-30","timeUnit":"month",
        "keywordGroups":[
        {"groupName":"삼성카드","keywords":["삼성카드"]},
        {"groupName":"국민카드","keywords":["국민카드"]},
        {"groupName":"신한카드","keywords":["신한카드"]},
        {"groupName":"현대카드","keywords":["현대카드"]},
        {"groupName":"롯데카드","keywords":["롯데카드"]}
        ]}'''

request = urllib.request.Request(url)
request.add_header("X-Naver-Client-Id",client_id)
request.add_header("X-Naver-Client-Secret",client_secret)
request.add_header("Content-Type","application/json")
response = urllib.request.urlopen(request, data=body.encode("utf-8"))
rescode = response.getcode()
if(rescode==200):
    response_body = response.read()
    query=response_body.decode('utf-8')
    data_query=json.loads(query)
else:
    print("Error Code:" + rescode)

sc=pd.DataFrame(data_query['results'][0]['data']).set_index('period')
kc=pd.DataFrame(data_query['results'][1]['data']).set_index('period')
shc=pd.DataFrame(data_query['results'][2]['data']).set_index('period')
hc=pd.DataFrame(data_query['results'][3]['data']).set_index('period')
lc=pd.DataFrame(data_query['results'][4]['data']).set_index('period')
naver=pd.concat([sc,kc,shc,hc,lc],axis=1)
naver.columns=["삼성카드",'국민카드','신한카드','롯데카드','현대카드']

from datetime import datetime as dt

naver=naver.reset_index()
naver['period']=naver['period'].apply(lambda x: dt.strptime(x,'%Y-%m-%d'))
naver=naver.set_index('period')

plt.rcParams["font.family"] = 'Malgun Gothic'
plt.rcParams["font.size"] = 10
plt.figure(figsize=(16,8))
plt.plot(naver)

plt.legend(naver.columns)
plt.title('네이버 검색량')
plt.show()

 

3. 주가 차트

신용카드 기업 중에서 유일하게 삼성카드만 증시에 상장되어 있기 때문에 파이썬으로 삼성카드 종목 주가를 가져와서 그래프로 시각화해보도록 하겠다.

 

아래 주가를 보면 알 수 있겠지만 지난 5년간 삼성카드 주가를 끊임없는 하향 추세를 기록하고 있다. 솔직히 주가가 왜 그런지 알 수 있을 것 같다. 인구는 줄고, 카드는 웬만한 사람이면 다 가입한 상태이고, 특별한 기술이 있는 업종이 아니기 때문에 투자자로부터 외면을 받을 수밖에 없다고 본다.

 

import FinanceDataReader as fdr
import matplotlib.pyplot as plt

stocks = fdr.StockListing('KRX')
samsung_card=stocks[stocks['Name'].str.contains('삼성카드')]['Symbol'].values[0]

stock_price = fdr.DataReader(samsung_card, '2016-03-30', '2021-03-31')
ss_price=stock_price[['Close','Volume']]

plt.rcParams["font.family"] = 'Malgun Gothic'
plt.rcParams["font.size"] = 10

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(16,8))
ax1.set_xlabel('Year')
ax1.set_ylabel('Stock Price', color='red')
ax1.plot(ss_price.index, ss_price['Close'], color='red')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='red')

ax2 = ax1.twinx()  
ax2.set_ylabel('Volume', color='green')  
ax2.plot(ss_price.index, ss_price['Volume'], color='green')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='green')

fig.tight_layout()
plt.title('지난 5년간 삼성카드 주가 & 거래량',)
plt.show()