๊ด€๋ฆฌ ๋ฉ”๋‰ด

๋ชฉ๋ก๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ (9)

DATA101

๐Ÿš™ Youtube ๋Œ“๊ธ€ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์•„์ด์˜ค๋‹‰6 ํŽ˜์ด์Šค๋ฆฌํ”„ํŠธ ๊ณ ๊ฐ ๋ฐ˜์‘ ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ๋ง ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ ๊ตฌ์ถ• (๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„์‚ฌ๋ก€zip)

“์‹œ์ฒญ์ž๋“ค์€ ์ด ์ฐจ๋ฅผ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋А๊ผˆ์„๊นŒ?” DATA101์€ ์•„์ด์˜ค๋‹‰6 ํŽ˜์ด์Šค๋ฆฌํ”„ํŠธ ๊ด€๋ จ ์œ ํŠœ๋ธŒ ์‹œ์Šน·๋ฆฌ๋ทฐ ์˜์ƒ ๋Œ“๊ธ€์„ ์ˆ˜์ง‘ํ•ดAI ๊ธฐ๋ฐ˜ ํ…์ŠคํŠธ ๋ถ„์„์œผ๋กœ ์ž ์žฌ ๊ณ ๊ฐ ๋ฐ˜์‘์„ ์ •๋Ÿ‰ํ™”ํ•˜๋Š” ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ๋ฅผ ์ง์ ‘ ๊ตฌ์ถ•ํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ํ”„๋กœ์ ํŠธ๋Š” ๋‹จ์ˆœ ๋Œ“๊ธ€ ์ง‘๊ณ„๊ฐ€ ์•„๋‹Œ, โœ” ๋Œ“๊ธ€ ์œ ํ˜• ์ž๋™ ๋ถ„๋ฅ˜โœ” ๊ธ·๋ถ€์ • ๊ฐ์ • ๋ถ„์„โœ” ํ•ต์‹ฌ ํ‚ค์›Œ๋“œ ์ถ”์ถœโœ” ์ฃผ์š” ์˜๊ฒฌ ๊ตฌ์กฐํ™” ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ‘๋ณด์ด์ง€ ์•Š๋˜ ๊ณ ๊ฐ ์ธ์‹’์„ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ๋“œ๋Ÿฌ๋‚ด๋Š” ๊ฒƒ์ด ๋ชฉํ‘œ์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ” ๋ถ„์„ ํฌ์ธํŠธ๐Ÿ“Œ Youtube ์ƒ์œ„ ์กฐํšŒ์ˆ˜ ์˜์ƒ ๋‚ด ๋Œ“๊ธ€ ์ž๋™ ์ˆ˜์ง‘๐Ÿ“Œ LLM ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋Œ“๊ธ€ ์œ ํ˜• ๋ถ„๋ฅ˜ (๋””์ž์ธ / ์Šน์ฐจ๊ฐ / ๊ฐ€๊ฒฉ / ๊ฒฝ์Ÿ์ฐจ ๋น„๊ต ๋“ฑ)๐Ÿ“Œ ๊ธ์ •·๋ถ€์ •·์ค‘๋ฆฝ ๋ฐ˜์‘ ์ž๋™ ํƒœ๊น…๐Ÿ“Œ ๋Œ“๊ธ€ ์œ ํ˜• × ๊ฐ์ • ๋ฐ˜์‘ ๊ต์ฐจ ๋ถ„์„๐Ÿ“Œ ํ•ต์‹ฌ ํ‚ค์›Œ๋“œ Top100 + ์ฃผ์š” ๋Œ“๊ธ€ ์ž๋™ ์ •๋ฆฌ ์ด๋ฅผ Tableau ..

๐Ÿš‡ ์„œ์šธ ์ง€ํ•˜์ฒ  ๋ฌด์ž„์Šน์ฐจ Data ๊ธฐ๋ฐ˜ ์‹œ๋ฏผ์ฐธ์—ฌ, ์ด๋™, ์ƒํ™œ ํŒจํ„ด ๋ถ„์„ (๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„์‚ฌ๋ก€zip #3)

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”, AI/๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„ ์—ฐ๊ตฌ๊ฐœ๋ฐœ ์ „๋ฌธ๋ฒ•์ธ DATA101 ํŒ€์ž…๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ‘‹ ๐Ÿ‘€ DATA101 ํŒ€์—์„œ ์„œ์šธ ์ง€ํ•˜์ฒ  ๋ฌด์ž„์Šน์ฐจ Data๋ฅผ ํ†ตํ•ด ์‹œ๋ฏผ์ฐธ์—ฌ, ์ด๋™, ์ƒํ™œ ํŒจํ„ด์„ ๋ถ„์„ํ•œ ์ธ์‚ฌ์ดํŠธ๋ฅผ ํ™•์ธํ•ด ๋ณด์„ธ์š”! ๐Ÿš‡ ์‹œ๋ฏผ์ฐธ์—ฌ – ์ง‘ํšŒ์™€ ๋ชจ์ž„์ด ์—ด๋ฆฌ๋˜ ๋‚ , ์ง€ํ•˜์ฒ  Data๋Š” ๋ชฉ์†Œ๋ฆฌ๊ฐ€ ๋ชจ์ด๋Š” ํž˜์„ ๋ณด์—ฌ์ค๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿšถ ์ด๋™ – ๋…ธ๋…„์ธต์˜ ์ผ์ƒ์  ๋ฐœ๊ฑธ์Œ์€ ์‹œ์žฅ๊ณผ ๊ณจ๋ชฉ์„ ์ž‡๊ณ , ๋„์‹œ์˜ ๋”ฐ๋œปํ•œ ์ƒํ™œ์ƒ์„ ๊ธฐ๋กํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿค ์ƒํ™œ ํŒจํ„ด – ์ˆซ์ž ์†์—๋Š” ๋‹จ์ˆœํ•œ ์ด๋™์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ ์‚ถ์˜ ํ”์ ๊ณผ ์—ฐ๊ฒฐ์ด ๋‹ด๊ฒจ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. Data๋Š” ๋„์‹œ์˜ ๋ฏผ๋‚ฏ์„ ๋น„์ถ”๋Š” ๊ฑฐ์šธ์ด์ž, ๋ฏธ๋ž˜๋ฅผ ์ฝ๋Š” ์ธ์‚ฌ์ดํŠธ๊ฐ€ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.๋‹ค์Œ์—” ๋˜ ์–ด๋–ค ์›€์ง์ž„์„ ๋‹ด์•„๋‚ผ๊นŒ์š”? ํ‰์†Œ Data ๋ถ„์„์„ ํ†ตํ•ด ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„์ด ์•Œ์•„๋ณด๊ณ  ์‹ถ์—ˆ๋˜ ์ด์Šˆ๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค๋ฉด ๋Œ“๊ธ€๋กœ ๋‚จ๊ฒจ์ฃผ์„ธ์š”๐Ÿ™DATA101 ํŒ€์ด ํฅ๋ฏธ๋กœ์šด ์ฃผ..

[Python] matplotlib.pyplot.savefig ํŒŒ์ผ ์ €์žฅ ์‹œ ์—ฌ๋ฐฑ ์ œ๊ฑฐ ๋ฐฉ๋ฒ•

๐Ÿ‘จ‍๐Ÿ’ป 1.  ๊ฐœ์š”๋ณธ ํฌ์ŠคํŒ…์—์„œ๋Š” ํŒŒ์ด์ฌ matplotlib.pyplot ํŒจํ‚ค์ง€๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ์‹œ๊ฐํ™” ์ž๋ฃŒ ์ €์žฅ ์‹œ ์ž๋ฃŒ ๋‚ด ๋ถˆํ•„์š”ํ•œ ์—ฌ๋ฐฑ์„ ์ œ๊ฑฐํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์— ๋Œ€ํ•ด ๋‹ค๋ฃน๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿค– 2.  ๋ฌธ์ œ์ ์•„๋ž˜ (๊ทธ๋ฆผ 1)๊ณผ ๊ฐ™์ด, matplotlib ์˜ต์…˜ ์„ค์ • ์—†์ด ์‹œ๊ฐํ™” ์ž๋ฃŒ๋ฅผ ์ €์žฅํ•˜๊ฒŒ ๋˜๋ฉด ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์ฃผ๋ณ€ ์‚ฌ๋ฐฉ์œผ๋กœ ๋ถˆํ•„์š”ํ•œ ์—ฌ๋ฐฑ์ด ๋งŽ์€ ๊ฒƒ์„ ํ™•์ธํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Š” ๋ณด๊ณ ์„œ๋‚˜ ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ ๋“ฑ์— ํ™œ์šฉ ์‹œ ๋‹ค๋ฅธ ์ฐจํŠธ๋“ค๊ณผ์˜ ์‹ฌ๋ฏธ์„ฑ ์žˆ๋Š” ์กฐํ™”๋ฅผ ๋ฐฉํ•ดํ•˜๋Š” ์š”์†Œ๊ฐ€ ๋˜๊ธฐ๋„ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. [์˜ˆ์‹œ ์ฝ”๋“œ - savefig ๋ฉ”์†Œ๋“œ ์˜ต์…˜ ๋ฏธ์„ค์ •]# ํŒจํ‚ค์ง€ ์„ค์น˜ ํ•„์š” : pip install matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt# ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์ƒ์„ฑplt.plot([1, 2, 3, 4])plt.ylabel('some nu..

[Python] ์›” ๋‹จ์œ„ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ทธ๋ฃนํ™” ๋ฐ ์‹œ๊ฐํ™”ํ•˜๊ธฐ

๐Ÿ’ก ๋“ค์–ด๊ฐ€๋ฉฐ ๋ณธ ํฌ์ŠคํŒ…์—์„œ๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์›” ๋‹จ์œ„๋กœ ์นด์šดํŒ…ํ•˜๊ณ  ์ด๋ฅผ ์‹œ๊ฐํ™”ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์†Œ๊ฐœํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. 1. ํŒจํ‚ค์ง€ import import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2. ๋ฐ์ดํ„ฐ์…‹ ๋ถˆ๋Ÿฌ์˜ค๊ธฐ ํฌ์ŠคํŒ…์—์„œ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ์…‹์€ ๊ณต์œ ๊ฐ€ ๋ถˆ๊ฐ€ํ•˜์˜ค๋‹ˆ ํ•™์Šต ๋ชฉ์ ์œผ๋กœ๋งŒ ๋ด์ฃผ์‹œ๊ธธ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค. DATASET = pd.read_csv('./dataset_app_review.csv') DATASET.head() 3. ๋ฐ์ดํ„ฐ ํƒ€์ž… ํ™•์ธ DATASET.dtypes ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์ด, ๋‚ ์งœ ์ •๋ณด(date)๋Š” ํ˜„์žฌ ์ •์ˆ˜ํ˜•(int)์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ํŽธ๋ฆฌํ•˜๊ฒŒ ๋‚ ์งœํ˜• ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ฒ˜๋ฆฌํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•˜์—ฌ ์ด๋ฅผ datetime ํƒ€์ž…์œผ๋กœ ๋ฐ”๊ฟ”์ค„ ํ•„์š”๊ฐ€ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 4. ๋ฐ์ดํ„ฐ ํƒ€์ž… ๋ณ€๊ฒฝ "์—ฐ-..

[Python] Numpy ๊ธฐ๋ฐ˜ ํŠน์ • ์กฐ๊ฑด์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ฐพ๊ธฐ/๋ฐ”๊พธ๊ธฐ(One-hot Encoding)

๐Ÿ’ก ๋“ค์–ด๊ฐ€๋ฉฐ Numpy ํŒจํ‚ค์ง€์˜ where ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด ๋ฐ์ดํ„ฐํ”„๋ ˆ์ž„์—์„œ ํŠน์ • ์กฐ๊ฑด์— ๋งž๋Š” ์ธ๋ฑ์Šค๋ฅผ ์ฐพ๊ฑฐ๋‚˜, ํ•ด๋‹น ์ธ๋ฑ์Šค์˜ ๊ฐ’์„ ์‰ฝ๊ฒŒ ๋ฐ”๊ฟ€ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ธฐ๋ณธ์ ์œผ๋กœ numpy ํŒจํ‚ค์ง€ ์„ค์น˜ ๋ฐ import๋Š” ํ•„์ˆ˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. !pip install numpy import numpy as np 1. ์กฐ๊ฑด์— ๋งž๋Š” ์ธ๋ฑ์Šค ๋ฐ˜ํ™˜ ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์ด ์กฐ๊ฑด๋ฌธ์„ ์ž…๋ ฅํ•˜๋ฉด, ์กฐ๊ฑด์— ํ•ด๋‹น๋˜๋Š” ์ธ๋ฑ์Šค๋ฅผ ๋ฐ˜ํ™˜ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. np.where(์กฐ๊ฑด๋ฌธ) ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ์…‹์ด ์žˆ์„ ๋•Œ, THK ์นผ๋Ÿผ ๋‚ด ๊ฐ’์ด 30๋ณด๋‹ค ํฐ ๊ฐ’์˜ ์ธ๋ฑ์Šค๋ฅผ ์กฐํšŒํ•ด ๋ณด๋ฉด ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค. np.where(30 < DATASET_RAW['THK']) 2. ์กฐ๊ฑด์— ๋”ฐ๋ผ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ธ์ฝ”๋”ฉ ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์ด, ์กฐ๊ฑด๋ฌธ๊ณผ ํ•จ๊ป˜ ์กฐ๊ฑด๋ฌธ์ด ์ฐธ ํ˜น์€ ๊ฑฐ์ง“์ผ ๊ฒฝ์šฐ ๊ฐ๊ฐ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ณ€ํ™˜ํ•  ๊ฐ’์„ ์ž…๋ ฅํ•ด ..

[Python] pandas ๋ฐ์ดํ„ฐํ”„๋ ˆ์ž„ ๋ฌธ์ž์—ด ๋ฐ”๊พธ๊ธฐ(replace, str.replace ํ•จ์ˆ˜)

๐Ÿ’ก ๋“ค์–ด๊ฐ€๋ฉฐ๋ฐ์ดํ„ฐํ”„๋ ˆ์ž„ ๋‚ด ๋ฌธ์ž์—ด ํ•œ ๊ธ€์ž๊นŒ์ง€ ์™„๋ฒฝํ•˜๊ฒŒ ์ผ์น˜ํ•˜๋Š” ์›์†Œ๋ฅผ ์ฐพ๋Š”์ง€ ํ˜น์€ ์ผ๋ถ€ ๊ธ€์ž๋ผ๋„ ์ผ์น˜ํ•˜๋Š” ์›์†Œ๋ฅผ ์ฐพ์„์ง€์— ๋”ฐ๋ผ ์‚ฌ์šฉํ•ด์•ผ ํ•  ํ•จ์ˆ˜๊ฐ€ ๋‚˜๋‰ฉ๋‹ˆ๋‹ค(์•„๋ž˜ ํ‘œ ์ฐธ๊ณ ).No.ํ•จ์ˆ˜ํ™œ์šฉ๋ฐฉ์•ˆ1replace()์™„๋ฒฝํ•˜๊ฒŒ ์ผ์น˜ํ•˜๋Š” ๋‹จ์–ด๋ฅผ ์ฐพ์•„ ๋ฐ”๊พธ๋Š” ๊ฒฝ์šฐ2str.replace()์ผ๋ถ€ ๋‹จ์–ด๋ผ๋„ ์ผ์น˜ํ•˜๋Š” ๋‹จ์–ด๋ฅผ ์ฐพ์•„ ๋ฐ”๊พธ๋Š” ๊ฒฝ์šฐํ•จ์ˆ˜๋ณ„๋กœ ๊ฐ๊ฐ ์ž์„ธํžˆ ์•Œ์•„๋ด…๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ1. replace ํ•จ์ˆ˜ 1) ๊ธฐ๋ณธ ์‚ฌ์šฉ๋ฐฉ๋ฒ• 2) ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ฌธ์ž์—ด ๋™์‹œ ๋ณ€๊ฒฝ 3) ํŠน์ • ์นผ๋Ÿผ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ณ€๊ฒฝ 4) ์›๋ณธ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ณ€๊ฒฝ์˜ต์…˜(inplace)2. str.replace ํ•จ์ˆ˜1) ๊ธฐ๋ณธ ์‚ฌ์šฉ๋ฐฉ๋ฒ•๋‚ด์žฅ ํ•จ์ˆ˜ replace๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐํ”„๋ ˆ์ž„ ๋‚ด ํŠน์ • ๋ฌธ์ž์—ด๊ณผ ์™„๋ฒฝํ•˜๊ฒŒ ์ผ์น˜ํ•˜๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ชจ๋‘ ์ฐพ์•„ ๋ณ€๊ฒฝํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.df.replace('ํ˜„์žฌ ..

Boxplot ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ํ•ด์„๋ฐฉ๋ฒ•(์ด์ƒ์น˜ ํƒ์ƒ‰๋ฐฉ๋ฒ•)

๐Ÿ“Œ ๋“ค์–ด๊ฐ€๋ฉฐ ๋ณธ ํฌ์ŠคํŒ…์—์„œ๋Š” Boxplot๋ฅผ ํ•ด์„ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ด…๋‹ˆ๋‹ค. ์•„๋ž˜ ๊ทธ๋ฆผ 1๊ณผ ๊ฐ™์ด ์„ธ๋กœ์ถ•์€ ํŠน์ • ๊ฐ’์˜ ๋ฒ”์œ„๋ฅผ ๋‚˜ํƒ€๋‚ด๊ณ , ์ด ๋ฒ”์œ„ ๋‚ด์—์„œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋Š” ์ฃผ๋กœ ํŒŒ๋ž€์ƒ‰ ๋ฐ•์Šค ์•ˆ์— ๋ถ„ํฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ํŒŒ๋ž€์ƒ‰ ๋ฐ•์Šค ๊ฐ€์šด๋ฐ ๋…ธ๋ž€์ƒ‰ ์ง์„ ์œผ๋กœ ํ‘œ์‹œํ•œ ๋ถ€๋ถ„์ด ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ์ค‘์•™๊ฐ’(Median)์ด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฐ•์Šค ์ตœ์ƒ๋‹จ์€ ์ œ3 ์‚ฌ๋ถ„์œ„์ˆ˜(Q3, 75th percentile), ์ตœํ•˜๋‹จ์€ ์ œ1 ์‚ฌ๋ถ„์œ„์ˆ˜(Q1, 25th percentile)์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์‚ฌ๋ถ„์œ„์ˆ˜(Quantile)๋ž€ ์ „์ฒด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์˜ค๋ฆ„์ฐจ์ˆœ ์ •๋ ฌํ•œ ๋‹ค์Œ 25%์”ฉ ๋™์ผํ•œ ๋น„์œจ๋กœ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋‚˜๋ˆˆ ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ฆ‰, ์ œ1 ์‚ฌ๋ถ„์œ„์ˆ˜(Q1)๋Š” ๊ฐ€์žฅ ์ž‘์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ€ํ„ฐ ์ „์ฒด ์ค‘ 25% ๋น„์œจ๋งŒํผ์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ(25%) ์˜๋ฏธํ•˜๊ณ , ์ œ3 ์‚ฌ๋ถ„์œ„์ˆ˜(Q3)๋Š” ์ค‘์•™๊ฐ’(50%)์—์„œ๋ถ€ํ„ฐ 25% ๋น„์œจ๋งŒํผ์˜ ๋ฐ์ด..

[Python] ์œ ํŠœ๋ธŒ ์ฝ˜ํ…์ธ  ํฌ๋กค๋Ÿฌ ์ฝ”๋“œ Version 1.0.1

๐Ÿ“ ๋ชฉ์ฐจ Update Log 1. ์ฃผ์š” ๊ธฐ๋Šฅ 2. ํฌ๋กฌ ์„ค์น˜ 3. ์ „์ฒด ์ฝ”๋“œ 4. ํŒจํ‚ค์ง€ ์„ค์น˜ 5. ์ฝ”๋“œ ์„ค๋ช… ๐Ÿ›  Update Log ๐Ÿ‘ Version 1.0.1 @ 2022-10-11 (1) ์ฝ˜ํ…์ธ  ์กฐํšŒ์ˆ˜ ๋ฐ ์—…๋กœ๋“œ์ผ ์ถ”์ถœ ๋กœ์ง ์ถ”๊ฐ€ Heo Jin ๋‹˜ ์š”์ฒญ์‚ฌํ•ญ์œผ๋กœ ์ถ”๊ฐ€ ๋ฐ ํ…Œ์ŠคํŠธ ์™„๋ฃŒํ•˜์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 1. ์ฃผ์š” ๊ธฐ๋Šฅ ๋ณธ ํฌ์ŠคํŒ…์—์„œ๋Š” ์œ ํŠœ๋ธŒ ๊ฒ€์ƒ‰ ๊ฒฐ๊ณผ ์ฝ˜ํ…์ธ ์˜ ์ •๋ณด๋ฅผ ์ˆ˜์ง‘ํ•˜๋Š” Scraper๋ฅผ ๊ฐœ๋ฐœํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. โ€ป Scrap์ด๋ž€?('๋”๋ณด๊ธฐ' ํด๋ฆญ) ๋”๋ณด๊ธฐ Scrap[์Šคํฌ๋žฉ]์€ ์›น ํŽ˜์ด์ง€์—์„œ ํŠน์ • ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊ฐ€์ ธ์˜ค๋Š” ํ–‰๋™์„ ๋งํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด์ฒ˜๋Ÿผ Data Scraping์„ ํ•˜๋Š” ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์„ Data Scraper ๋˜๋Š” Web Scraper๋ผ๊ณ  ๋ถ€๋ฆ…๋‹ˆ๋‹ค. (1) ์ˆ˜์ง‘ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ข…๋ฅ˜ - ์ฝ˜ํ…์ธ  ์ œ๋ชฉ - ์ฝ˜ํ…์ธ  ๋งํฌ - ์กฐํšŒ์ˆ˜ - ์—…..