신년 분석과 트렌드 예측 프로젝트

프로젝트 개요

• 프로젝트명 : 신년 분석과 트렌드 예측 프로젝트 ( Github )
• 기간 : 2022.01 ~ 2022.01(2주)
• 소속/고객사 : 팀 프로젝트 (데이터 분석 & 웹 구현)
• 사용 기술 : Python, Jupyter, HTML, CSS, JavaScript, AmCharts4, BeautifulSoup, Selenium, Pandas, Numpy 등

본 프로젝트는 2021년과 2022년 데이터를 수집·분석하여, 사람들의 관심사와 트렌드 방향성을 제시하는 것을 목표로 했습니다. SNS/OTT/스포츠/팬톤컬러 등 다양한 데이터를 크롤링, 전처리, 분석하여 웹 기반 시각화 서비스로 구현했습니다.

저는 팀장을 맡아 분석 데이터 정리, Flask 서버 환경 구축, 데이터 시각화, 프론트엔드 전체 구현, Github 및 협업 관리를 담당했습니다.

담당 역할

• 팀장(본인) : 프로젝트 총괄, DB 설계, Flask 환경 세팅, 프론트엔드 개발/관리, 시각화 구현, GitHub 관리
• 팀원1 : 아이디어 제안, 인스타그램 크롤링/DB 연동, NLP 처리, OTT 데이터 수집
• 팀원2 : 유튜브 댓글 크롤링 & NLP, OTT 전처리/시각화, 스포츠 데이터 수집 및 분석(동계올림픽/월드컵)
• 팀원3 : 페이스북·네이버 블로그 크롤링, DB 연동/정규화, 검색 기능 구현 및 NLP 처리

주요 내용

1. 데이터 수집 및 전처리

• BeautifulSoup, Selenium으로 유튜브, 페이스북, 네이버 블로그 등 데이터 크롤링
• 수집 데이터는 CSV 파일로 저장하여 분석 및 웹 시각화에 활용
• Kkma, FreqDist 기반 자연어처리로 검색어 키워드 순위화

2. 웹 프론트엔드 구현

• Flask 기반 콘텐츠별 페이지 개발
• Bootstrap을 활용한 반응형 레이아웃 구성
• {% include %} 구조를 적용하여 head.html, nav.html, footer.html을 공통 모듈화
• 크롤링 및 분석 결과(CSV 데이터)를 웹 페이지에 반영
• AmCharts4와 연동하여 사용자 친화적인 인터랙티브 그래프 제공 (툴팁, 애니메이션, 클릭 이벤트)

3. 데이터 시각화

• Line Chart : 신년 계획 키워드 변화량 시각화
• Pie / Donut Chart : OTT 플랫폼별 콘텐츠 분포 및 점유율
• Bar Chart & Bubble Chart : 스포츠 이벤트 데이터 EDA
• Swarmplot, Boxplot (Matplotlib 보조 활용) : 데이터 분포 파악
• AmCharts의 반응형/애니메이션 기능을 활용해 UX 개선
• OTT 작품 클릭 시 → 실시간 유튜브 인기 영상 연동 기능 추가

4. 협업 및 관리

• GitHub로 버전 관리 및 브랜치 전략 적용
• 데이터 분석 공유(Jupyter Lab) 및 CSV 기반 데이터셋 관리
• 최종 발표 및 결과 문서화