검색어 분석 트렌드 파이썬 코드 만들기 with Streamlit 1편
2024년 09월 30일
검색어 분석 트렌드를 알아보기 위해서 파이썬으로 코드를 만들어봅니다. 검색어 분석을 위해 다양한 프로그램이나 웹사이트를 이용하지만 나에게 맞게 커스터마이징을 할 수 없어서 쉽게 볼 수 있는 페이지를 하나 만들려고 합니다. 검색어 분석 트렌드 파이썬 코드 만들기 with Streamlit 1차로 만들 페이지는 아래와 같습니다. 검색어 분석 트렌드 파이썬 코드 만들기 with Streamlit 네이버 검색 키워드를 가져온 후 월간검색 및 월 클릭 수 작성된 페이지 수를...
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업체 정보 파이썬 : 대표자, 주소, 매출을 한눈에 살펴보기 with python
2024년 09월 19일
업체 정보 파이썬 : 대표자, 주소, 매출을 한눈에 살펴보기 with python l 가끔 업체 조사를 할 때면 각 업체의 대표자, 주소, 설립일, 매출 등을 살펴봅니다. 네이버에서 보면 나이스 신용평가에서 제공하는 서비스가 링크가 걸려있는데 이 링크를 클릭하면 그 회사의 정보를 얻을 수 있습니다. 하지만 여러 업체를 조사하려면 꽤 시간이 많이 걸리죠....
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![[심화] streamlit 부동산 호가 수집 정보 서비스 하기](https://2days.kr/wp-content/uploads/2024/09/심화-streamlit-에-부동산-호가-수집-정보-서비스-하기-768x768.png)
[심화] streamlit 부동산 호가 수집 정보 서비스 하기
2024년 09월 18일
[심화] streamlit 부동산 호가 수집 정보 서비스 하기 편은 앞서 만든 코드를 이제 streamlit에서 서비스를 하기 위한 강의 입니다. 이 서비스를 통해 각 사용자가 입력하는 값에 따라 정보를 추출해서 보여줄 수 있기 때문에 매우 유용한 정보가 되리라 생각합니다. [심화] streamlit 부동산 호가 수집 정보 서비스 하기 이 편을 보기 전에...
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![[고급] 부동산 정보 필터 고도화 – 네이버 매물 정리하기 2](https://2days.kr/wp-content/uploads/2024/09/고급-부동산-정보-필터-고도화-네이버-매물-정리하기-2-768x768.png)
[고급] 부동산 정보 필터 고도화 – 네이버 매물 정리하기 2
2024년 09월 18일
[고급] 부동산 정보 필터 고도화 – 네이버 매물 정리하기 편에 이어서 추가적으로 결과 값을 조금 더 디테일하게 정리해보려고 합니다. https://fin.land.naver.com/complexes/106861?tab=complex-info 여기에서 보면 우리 데이터와 일부 맞지 않는 부분을 확인 할 수 있습니다. 바로 공급면적, 전용면적이 실제 매물에 나와 있는 면적과 다르다는 것입니다. [고급] 부동산 정보 필터 고도화 – 네이버 매물 정리하기...
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부동산 매물 정보 수집하기 – 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #3
2024년 09월 15일
부동산 매물 정보 수집하기 – 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #3 ㅣ 부동산 시장에서 아파트 단지에 대한 정보는 투자자와 구매자에게 매우 중요한 요소입니다. 특히, 특정 지역의 아파트 단지 정보를 효율적으로 수집하는 방법은 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 합니다. 이번 포스트에서는 네이버 부동산 API를 활용하여 특정 법정동에 위치한 아파트 단지의...
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부동산 매물 정보 수집하기 – 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #2
2024년 09월 15일
부동산 매물 정보 수집하기 – 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #2 ㅣ 현대 사회에서 데이터는 매우 중요한 자산입니다. 특히 부동산 시장에서는 아파트 단지에 대한 정보가 투자 결정에 큰 영향을 미치기 때문에, 이를 효율적으로 수집하는 방법이 필요합니다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 아파트 단지 정보를 크롤링하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다....
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부동산 매물 정보 수집하기 – 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #1
2024년 09월 15일
부동산 매물 정보 수집하기 – 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #1 ㅣ 네이버 부동산 데이터는 매우 유용하게 활용할 수 있지만, 원하는 형태로 변환된 자료를 얻는 것은 상당히 어렵습니다. Excel의 VBA를 사용하여 데이터를 변환하는 방법이 소개되곤 하지만, Python의 뛰어난 기능을 통해 실시간 부동산 매물 정보를 크롤링하는 구체적인 방법을 공부하고...
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파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 4편 (전국 데이터)
2024년 09월 14일
파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 4편 (전국 데이터) ㅣ 서울 부동산 매매가를 조회하는 메소드가 잘 동작하는 것을 알았으니, 다 되었습니다. 약간 구조를 바꾸어서 서울 이외 지역의 부동산 매매가를 조회하는 메소드를 만들어보겠습니다. 파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 4편 (전국 데이터) 파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 4편 (전국 데이터) 2024.09.14 – [부동산/자동화 프로젝트] – 파이썬 부동산 매매가...
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파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 3편 (서울아파트 컬럼 정리)
2024년 09월 14일
파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 3편 (서울아파트 컬럼 정리) ㅣ 저번 포스트에서는 지역 구분별 코드를 컨버팅해주는 클래스를 만들어보았습니다. 이번 포스트에서는 일단 라이브러리를 이용해서 추출을 한다음에 어떤 컬럼이 필요한지, 필요없는지, 추가해야할 데이터는 무엇이 있을지 생각해보고 추가해서 정제한다음, 대표적으로 서울 아파트 매매가를 조회해보겠습니다. 파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 3편 (서울아파트 컬럼 정리) 파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 3편...
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파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 2편 (지역코드)
2024년 09월 14일
파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 2편 (지역코드) ㅣ 지역 구분 코드 체계를 정리하는 것은 공공 데이터를 다루는 데 있어서 매우 중요한 과정입니다. 시, 도, 시군구, 읍면동의 계층적 관계를 파악하고, 이를 사용하기 쉽게 데이터 구조로 변환하는 것이 조회 및 데이터 처리 과정에서 큰 도움을 주기 때문이죠. 특히, 시군구 코드만으로도 많은...
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