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안녕하세요, mj입니다!

오늘은 파이썬을 사용하여 고객 피드백 데이터를 시각적으로 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 고객 피드백은 제품이나 서비스 개선에 중요한 정보를 제공합니다. 이러한 데이터를 분석하고 시각화하면 인사이트를 얻고, 고객의 목소리를 더 잘 이해할 수 있습니다.

고객 피드백 데이터 준비하기

먼저, 고객 피드백 데이터를 준비해야 합니다. 일반적으로 CSV 파일 형식으로 제공되며, 다음과 같은 열을 포함할 수 있습니다:

고객 ID
피드백 내용
만족도 점수
피드백 날짜

필요한 라이브러리 설치하기

파이썬에서 데이터 분석과 시각화를 위해 필요한 라이브러리를 설치합니다. 다음 명령어를 사용하여 pandas, matplotlib, seaborn를 설치할 수 있습니다:

pip install pandas matplotlib seaborn

데이터 로드 및 전처리

데이터를 로드하고, 필요한 전처리를 수행합니다. 예를 들어, 결측값을 처리하거나 데이터를 필터링할 수 있습니다.


import pandas as pd

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('customer_feedback.csv')

# 결측값 제거
data = data.dropna()

시각화 예시

이제 고객 피드백 데이터를 시각화해 보겠습니다. 다음은 다양한 시각화 기법을 사용하는 예시입니다.

1. 만족도 점수 분포


import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 만족도 점수 분포
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(data['만족도 점수'], bins=10, kde=True)
plt.title('고객 만족도 점수 분포')
plt.xlabel('만족도 점수')
plt.ylabel('빈도수')
plt.show()

이 그래프는 고객의 만족도 점수가 어떻게 분포되어 있는지를 보여줍니다.

2. 피드백 날짜에 따른 만족도 점수 변화


# 날짜별 평균 만족도 점수
data['피드백 날짜'] = pd.to_datetime(data['피드백 날짜'])
daily_avg = data.groupby('피드백 날짜')['만족도 점수'].mean().reset_index()

plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.lineplot(x='피드백 날짜', y='만족도 점수', data=daily_avg)
plt.title('날짜별 평균 고객 만족도 점수')
plt.xlabel('날짜')
plt.ylabel('평균 만족도 점수')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

이 그래프는 시간에 따른 고객 만족도의 변화를 보여줍니다.

3. 피드백 내용의 감정 분석

감정 분석을 통해 긍정적, 부정적 피드백을 분류할 수 있습니다. 이 예시는 TextBlob 라이브러리를 사용할 수 있습니다.


from textblob import TextBlob

# 감정 분석 함수
def get_sentiment(feedback):
    analysis = TextBlob(feedback)
    return '긍정' if analysis.sentiment.polarity > 0 else '부정'

data['감정'] = data['피드백 내용'].apply(get_sentiment)

# 감정 분포 시각화
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.countplot(x='감정', data=data)
plt.title('피드백 감정 분포')
plt.xlabel('감정')
plt.ylabel('빈도수')
plt.show()

이 그래프는 고객 피드백의 감정 분포를 보여줍니다.

4. 특정 카테고리의 피드백 분석

특정 제품이나 서비스에 대한 피드백을 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 카테고리에 대한 만족도를 시각화합니다.


# 카테고리별 평균 만족도
category_avg = data.groupby('카테고리')['만족도 점수'].mean().reset_index()

plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='카테고리', y='만족도 점수', data=category_avg)
plt.title('카테고리별 평균 만족도 점수')
plt.xlabel('카테고리')
plt.ylabel('평균 만족도 점수')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

이 그래프는 각 카테고리에 대한 고객의 평균 만족도를 보여줍니다.

5. 피드백과 만족도의 상관관계

피드백과 만족도 간의 관계를 분석할 수 있습니다. 이 예시는 산점도를 사용합니다.


plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(x='피드백 점수', y='만족도 점수', data=data)
plt.title('피드백 점수와 고객 만족도 간의 관계')
plt.xlabel('피드백 점수')
plt.ylabel('고객 만족도 점수')
plt.show()

이 그래프는 피드백 점수와 고객 만족도 간의 관계를 시각적으로 나타냅니다.

결론

오늘은 파이썬을 사용하여 고객 피드백 데이터를 시각적으로 분석하는 방법에 대해 알아보았습니다. 다양한 시각화 기법을 통해 고객의 목소리를 더 잘 이해하고, 이를 기반으로 개선점을 찾을 수 있습니다. 여러분도 이 방법을 활용하여 고객 피드백을 분석해 보세요!

감사합니다!

이 글을 읽어주셔서 감사합니다. 더 많은 데이터 분석 팁과 트릭을 원하시면 블로그를 자주 방문해 주세요!