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코로나로부터 직격탄을 받은 업종이 있다면 바로 대한민국 국민 모두가 사랑하는 바로 목욕탕/사우나일 것이다. 코로나가 터진 초반 시점에는 거의 코로나 감염경로 중에서 꼭 목욕탕이 있을 정도로 목욕탕은 코로나에 너무도 쉽게 노출된 곳이다. 그래서 아래 뉴스와 같이 코로나로 인해 많은 현재 목욕탕이 영업에 어려움을 겪고 있는 중이다. https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2021/03/18/2021031801148.html 50년 버틴 목욕탕도 코로나로 매출 '반토막'… "하루 10만원 벌 때도" 50년 버틴 목욕탕도 코로나로 매출 반토막 하루 10만원 벌 때도 biz.chosun.com http://news.kmib.co.kr/article/view.asp?arcid=0..

유통업의 지각 변동에 따라서 롯데 그룹의 변화도 굉장히 빠르게 이루어지고 있다. 특히 온라인으로 주요 쇼핑이 이루어지면서 아래 뉴스와 같이 롯데쇼핑의 오프라인 지점 구조조정이 빠르게 일어나고 있는 중이다. 그래서 이번 포스팅에서는 실제로 롯데가 그동안 얼마나 많은 매장을 정리했는지 확인해보도록 하겠다. 데이터는 행정안전부에서 운영하고 있는 지방행정인허가 데이터를 사용하도록 하겠다. 해당 사이트에서 가져오는 것으로 100% 실제 데이터와 맞다고 얘기할 수는 없다. https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2020/02/13/2020021303292.html 롯데, 백화점·마트 매장 700개 중 200개 문 닫는다… 유통업계 구조조정 신호탄 롯데, 백화점·마트 매장 700개..

구글에서 제공하는 검색량 조회 서비스 Google Trends에서는 단순히 웹에서의 키워드 검색량뿐만 아니라 이미지, 뉴스, 구글 쇼핑, Youtube에서의 키워드 검색량도 함께 제공해주고 있다. 그래서 이번 포스팅에서는 요즘 핫한 3대 운동(스쿼트, 벤치프레스, 데드리프트) 키워드를 Youtube에서 얼마나 검색하고 있는지 확인해보도록 하겠다. Pytrends라는 파이썬 라이브러리만 있으면 쉽게 확인할 수 있다. 바로 데이터를 추출해보도록 하겠다. 우선 지난 5년 간 3대 운동 Youtube 검색량 데이터를 뽑도록 하겠다. from pytrends.request import TrendReq pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360) kw_list = ["데드리프트",'스쿼트..

이번 포스팅에서는 2012년부터 2019년까지 국내 주택 보유자 수 데이터를 분석해보고자 한다. 데이터는 국가 통계청에서 가져왔고, 분석 및 시각화는 파이썬으로 하도록 하겠다. 시각화는 파이썬 기초 중에 기초라고 볼 수 있는 Matplotlib 패키지를 활용하도록 하겠다. 1. 2012년 ~ 2019년 국내 주택 보유자 수 트렌드 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format='retina' df=pd.read_csv('C:/Users/banad/Downloads/주택소유자수.csv',en..

https://newsis.com/view/?id=NISX20210730_0001532996

요즘 유튜브에 운동 관련 콘테츠가 대세다. 실제로 개인적으로도 지기, 까로, 말왕, 이용승, 텐렙스, 헬창, 강경원, 담비, 짐종국 등 수많은 운동 유튜브 채널을 구독하고 있는 중이다. 이러한 콘텐츠를 보다 문득 유튜브에 운동 관련 콘텐츠 특히 요즘 화두가 되고 있는 3대 운동 콘텐츠가 있는지 궁금했다. 그래서 오늘 파이썬으로 Youtube API를 활용해서 3대 운동 콘텐츠 수를 한번 가져오도록 하겠다. 우선 해당 데이터를 가져오기 위해서는 Google API Console의 Youtube API 키 값을 발급받아야 한다. 구글 계정만 있으면 발급받기 굉장히 쉽기 때문에 구글에서 검색하기를 바란다. 코드도 아래와 같이 굉장히 쉽다. 키워드별 모든 영상을 가져오면 좋겠지만, 아직 그런 코드를 짜지 않았기..

합정은 내가 지난 2년 간 매일 갔었던 내 출근지다. 합정은 강남, 영의도, 판교처럼 오피스 밀집 지역이 아니기 때문에 엄청나게 많은 사람이 출근하는 곳은 아니지만 그래도 항상 사람이 많다고 느껴져서 이번 분석을 진행하기로 결심했다. 지난 7월 한 달간 도대체 얼마나 많은 사람들이 합정역 정류장에서 버스를 승차했고, 하차했는지 데이터를 통해 알아보도록 하겠다. 데이터는 아래 링크와 같이 서울 열린데이터광장 사이트에서 가져왔다. http://data.seoul.go.kr/dataList/OA-12912/S/1/datasetView.do 서울시 버스노선별 정류장별 승하차 인원 정보 교통카드(선후불교통카드)를 이용한 서울버스 노선별/정류장별 승하차인원을 나타내는 정보입니다. 일별 버스노선마다 각 정류장에 승/..

르브론 제임스는 점점 림과 멀어지고 있는 중이다! 레이커스 경기를 시청하면 르브론 제임스 팬이라고 분명히 느끼는 부분일 것이다. 르브론 제임스 경기를 보면 확실히 예전처럼 우당탕탕을 통해 골 밑 공략보다는 림과 거리가 있는 롱 2와 3점 야투가 증가했기 때문이다. 어떻게 보면 르브론의 나이도 나이인 만큼 당연한 수순이라고 볼 수 있다. 한국 나이로 38살로 체력 소모가 큰 돌파를 줄이고 미드레인지와 3점 야투 비중을 늘렸다고 본다. 그래서 실제로 수치 상으로도 그런지 오늘 파이썬을 통해서 분석하도록 하겠다. 야투 관련 데이터 가져오기 분석에 앞서 우선 르브론 통산 야투와 관련된 데이터를 가지고 오도록 하겠다. 이번 분석에는 nba_api 라이브러리를 사용하도록 하겠다. from nba_api.stats...