Foursquare
이스탄불
데이터
분석
CONTENTS
01
주제 소개
02
데이터 전처리 과정
03
분석 및 시각화
04
감사 인사
간략한 목차입니다
주제 소개
튀르키예 선정 이유
주제 선정 이유
많은 데이터셋 보유
다량의 데이터셋을 가지고 있는 Top 10 국가 중 하나
독창적인 주제
익숙한 국가보다 조금은 생소한 국가 선택
이스탄불 선정 이유
주제 선정 이유
이스탄불은 튀르키예의 옛 수도로, 하나의 주에 속하고 있습니다.
튀르키예 내 가장 많은 데이터셋 보유
튀르키예의 81개 주들 중
이스탄불이 가장 많은 데이터셋 보유
많은 인구 수, 유럽과 아시아 대륙의 융합
튀르키예의 주들 중 가장 많은 인구를 차지
보스포루스 해협을 기준으로 서쪽은 유럽, 동쪽은 아시아 대륙
이스탄불 Foursqure 분석
주제 소개
그동안 배웠던 개념으로 Foursqure 분석을 실시했습니다.
이스탄불 Venue Category 분석
이스탄불 방문 분석
이스탄불 유저 경로 분석
데이터 전처리
1. 데이터 불러오기
데이터 전처리
raw_POIs.txt
dataset_WWW_Checkins_anonymized.txt
국가별 Foursqure Check-ins Count
2. 튀르키예 데이터 추출
데이터 전처리
merged_df = pd.merge(checkins_df, poi_df, on='Venue_ID', how='inner')
TR_users = merged_df[merged_df['Country_code'] == 'TR']['User_ID'].unique()
TR_user_data = merged_df[merged_df['User_ID'].isin(TR_users)]
user_country_counts = TR_user_data.groupby('User_ID')['Country_code'].nunique()
valid_users = user_country_counts[user_country_counts > 1].index
result = TR_user_data[TR_user_data['User_ID'].isin(valid_users)]
result['UTC_time'] = pd.to_datetime(result['UTC_time'], format='%a %b %d %H:%M:%S +0000 %Y') result['Local_time'] = result['UTC_time'] + pd.to_timedelta(result['Timezone_offset'], unit='m')
Step
3. 파생 변수 추가
데이터 전처리
Hour
Weekday
Interval Distance
Interval Hour
4. 이스탄불 데이터 추출
데이터 전처리
gmaps = googlemaps.Client(key='api_key')
chunk_df['State'] = ''
for index, row in tqdm(chunk_df.iterrows(), total=len(chunk_df), desc="Reverse Geocoding"):
lat = row['Latitude']; lng = row['Longitude']
reverse_geocode_result = gmaps.reverse_geocode((lat, lng))
for result in reverse_geocode_result:
state = None
for component in result['address_components']:
if 'administrative_area_level_2' in component['types']:
state = component['long_name']
chunk_df.at[index, 'State'] = state
break
튀르키예 각 State별 레코드 수
369,142건 데이터 존재
이스탄불
5. 동 / 서 이스탄불 구분
데이터 전처리 과정
ne_10m_rivers_lake_centerlines.shp
보스포러스 해협
6. Venue Category 구분
데이터 전처리 과정
최종 데이터 스키마
세부 분석
Venue Category Tree Map
이스탄불 Venue 분석
Venue Category별 User Check-in
(월 기준)
이스탄불 Venue 분석
Venue Category별 User Check-in
(월 기준) (동 / 서 이스탄불)
이스탄불 Venue 분석
레스토랑 방문 경향
(월 기준) (동 / 서 이스탄불)
이스탄불 Venue 분석
Venue Category별 User Check-in
(시간 기준) (동 / 서 이스탄불)
이스탄불 Venue 분석
7. 방문자 / 현지인 구분
데이터 전처리 과정
방문 기간 & Check-In
이스탄불 방문 데이터 시각화
방문자 / 현지인 Check-in
이스탄불 방문 데이터 시각화
(동 / 서 이스탄불)
방문자 / 현지인 방문 Venue 분석
이스탄불 방문 데이터 시각화
이스탄불 방문자 국적
이스탄불 방문 데이터 시각화
국가별 이스탄불 방문 수
이스탄불 방문 데이터 시각화
방문자 Check-in CDF
이스탄불 방문 데이터 시각화
(동 / 서 이스탄불)
방문자 Hot Place 분석
이스탄불 방문 데이터 시각화
(동 이스탄불)
현지인 Hot Place 분석
이스탄불 방문 데이터 시각화
(동 이스탄불)
방문자 Hot Place 분석
이스탄불 방문 데이터 시각화
(동 이스탄불)
현지인 Hot Place 분석
이스탄불 방문 데이터 시각화
(동 이스탄불)
방문자 Hot Place 분석
이스탄불 방문 데이터 시각화
(서 이스탄불)
현지인 Hot Place 분석
이스탄불 방문 데이터 시각화
(서 이스탄불)
방문자 Hot Place 분석
이스탄불 방문 데이터 시각화
(서 이스탄불)
현지인 Hot Place 분석
이스탄불 방문 데이터 시각화
(서 이스탄불)
방문자 랜드마크 분석
이스탄불 랜드마크 데이터 시각화
현지인 랜드마크 분석
이스탄불 랜드마크 데이터 시각화
방문자별 Check-in
이스탄불 유저 경로 데이터 시각화
이스탄불 유저 경로 데이터 시각화
Hot Place 경로 시각화
(904893)
이스탄불 유저 경로 데이터 시각화
랜드마크 경로 시각화
(712854)
하루 방문객의 Check-in 수
이스탄불 유저 경로 데이터 시각화
이스탄불 유저 경로 데이터 시각화
하루 방문객 경로 시각화
(1012341)
감사합니다