1. 프로젝트 세부 WBS 작성
본 프로젝트는 총 4단계로 구성되어 있으며, 각 단계별 주요 작업을 체계적으로 분류하여 진행했습니다.
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1단계 키워드 분석: 크롤링 및 정제, 주요 키워드 선정, 워드클라우드 생성
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2단계 트렌드 분석: Tableau를 활용한 시각화 및 감성 분석 결과 정리
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3단계 연관 분석: SNS 데이터 수집 및 키워드 간 관계 분석, 감성 비율 시각화
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4단계 최종 기획서 작성: 사용자 흐름 설계, 기능 정의 및 제안서 정리
주요 도구로는 Python, Tableau, Google Docs, Notion 등을
활용했습니다.
감성분석을 위한 데이터 전처리
바비톡에서 수집한 피부시술 리뷰 데이터를 활용하여 감성 분석을 위한
단어 추출을 진행하였습니다.
Python과 Pandas를 사용해 데이터를 불러오고, 긍정 및 부정 리뷰에서 단어를 분리해 분석의 기반을 마련하였습니다.
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한글 시각화를 위한 폰트 설정
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감성 라벨이 부여된 CSV 파일 불러오기
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긍정/부정 리뷰에서 단어 추출 함수 정의 및 실행
감성 분석 시각화 코드
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긍정/부정 리뷰 워드클라우드 생성
자주 등장한 단어들을 시각적으로 표현해 감성별 핵심 키워드를 한눈에 파악할 수 있도록 했습니다. -
감성 비율 파이 차트
전체 리뷰 중 긍정과 부정의 비율을 파악하여 사용자 반응의 전반적인 경향을 시각화했습니다. -
감성 히트맵
감성 라벨별 데이터 분포를 히트맵으로 나타내어 감성 간 비교 및 패턴을 도출할 수 있도록 구성했습니다.
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긍정 리뷰 워드클라우드
긍정 리뷰에서 자주 언급된 단어들을 시각화해 사용자의 만족 요인을 확인할 수 있었습니다. -
부정 리뷰 워드클라우드
부정 리뷰에서 반복적으로 등장하는 키워드를 통해 불만족 포인트를 파악할 수 있었습니다.
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감성 비율 그래프 (파이 차트)
긍정과 부정의 비율을 직관적으로 보여주며, 감성의 균형을 시각적으로 표현했습니다.
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감성 히트맵
감성별 리뷰 수 분포를 색상 차이로 표현하여 전반적인 감성 패턴을 파악하는 데 활용되었습니다.
