R 데이터분석 예제: 영화 평점 데이터를 통해 배우는 실전 분석법
좋아하는 영화를 보고 나서 평점을 매기거나 리뷰를 작성한 경험이 있으시죠? 여러분이 남긴 평점과 리뷰는 단순한 의견 표출이 아니라, 그 자체로 수많은 인사이트를 제공할 수 있는 데이터가 됩니다. 이번 포스트에서는 R 데이터분석 예제로 영화 평점 데이터를 분석하며 실전에서 어떻게 데이터를 다루고 인사이트를 도출하는지 함께 알아보겠습니다. 중요한 정보가 가득하니 끝까지 집중해서 읽어보세요!
영화 평점 데이터 분석의 중요성
영화 평점 데이터는 단순히 관람 후 남기는 감상평으로 그치지 않습니다. 영화 산업에서는 이러한 평점 데이터를 바탕으로 시장 분석을 하고, 어떤 영화가 더 인기가 있는지, 어떤 장르가 사랑받는지 등을 예측할 수 있습니다. 이러한 예측은 마케팅 전략을 세우는 데에도 큰 도움이 됩니다.
이번 R 데이터분석 예제에서는 MovieLens라는 영화 평점 데이터를 활용하여, 영화 평점 분포, 장르별 평점 평균, 그리고 인기 있는 영화를 분석하는 방법을 살펴보겠습니다. 이 과정을 통해 여러분은 데이터 로드부터 시각화까지의 전체적인 분석 흐름을 이해하게 될 것입니다.
1. 데이터 로드 및 탐색
영화 평점 데이터를 분석하기 위해서는 먼저 데이터를 불러와야 합니다. 여기서는 MovieLens 데이터셋을 사용하며, 이는 약 수백만 건의 영화 평점 데이터를 포함하고 있어 실제 데이터 분석의 좋은 예시가 됩니다.
R에서 데이터 로드
# MovieLens 데이터셋 불러오기
install.packages("data.table")
library(data.table)
# # 로컬 파일 경로로 데이터 로드
ratings <- fread("C:/Users/user/Documents/Project_R/data/ml-latest-small/ratings.csv")
# 데이터 탐색
str(ratings)
summary(ratings)
head(ratings)위 코드를 통해 MovieLens 데이터를 R에 불러온 후, 데이터의 구조와 기초 통계량을 확인할 수 있습니다. 데이터는 userId, movieId, rating, timestamp 등의 열로 구성되어 있으며, 총 몇 천만 개의 레코드가 포함되어 있습니다.
데이터 구조 설명
userId: 사용자 IDmovieId: 영화 IDrating: 사용자 평점 (1~5)timestamp: 평점을 매긴 시간
데이터를 탐색함으로써 각 사용자가 어떤 영화에 어떤 평점을 매겼는지 알 수 있으며, 이 정보를 바탕으로 영화 추천 시스템을 구축할 수도 있습니다.
2. 영화 평점 분포 시각화
이제 영화 평점 데이터의 분포를 시각화해 보겠습니다. 평점 데이터는 보통 1점에서 5점까지의 범위로 나뉘는데, 어떤 점수가 가장 많이 주어졌는지 시각적으로 확인하면 흥미로운 인사이트를 얻을 수 있습니다.
R에서 평점 분포 시각화
# ggplot2 설치 및 로드
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
# 평점 분포 시각화
ggplot(ratings, aes(x=rating)) +
geom_histogram(binwidth=0.5, fill="blue", color="black", alpha=0.7) +
labs(title="MovieLens 평점 분포", x="평점", y="빈도")이 코드를 실행하면 아래와 같이 평점 분포를 보여주는 히스토그램이 출력됩니다. 이 R 데이터분석 예제를 통해 알 수 있듯이, 평점이 특정 구간에 몰려 있는 경우가 많습니다. 예를 들어, 4점이나 5점 같은 높은 평점이 자주 주어질 수 있으며, 이를 통해 긍정적인 평가가 많다는 사실을 시각적으로 확인할 수 있습니다.
장르별 평균 평점 분석
다음으로는 영화의 장르에 따라 평점이 어떻게 다르게 나타나는지 분석해 보겠습니다. 장르별로 어떤 차이가 있는지 분석하면, 특정 장르가 더 많은 사람들에게 호평을 받는지 알 수 있습니다. 이를 위해 영화의 장르 정보와 평점 데이터를 결합하여 분석합니다.
# 영화 데이터셋 로드
movies <- fread("C:/Users/user/Documents/Project_R/data/ml-latest-small/movies.csv")
# 영화 데이터와 평점 데이터 결합
movie_ratings <- merge(ratings, movies, by="movieId")
# 장르별 평균 평점 계산
genre_avg_ratings <- movie_ratings[, .(mean_rating=mean(rating)), by=genres]
# 상위 20개 장르 시각화
top_genres <- genre_avg_ratings[order(-mean_rating)][1:20]
ggplot(top_genres, aes(x=reorder(genres, mean_rating), y=mean_rating)) +
geom_col(fill="green") +
coord_flip() +
labs(title="장르별 평균 평점", x="장르", y="평균 평점")이 데이터분석 예제에서는 특정 장르가 평균적으로 높은 평점을 받는지 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 다큐멘터리나 드라마 장르가 높은 평균 평점을 받을 수 있으며, 이는 해당 장르를 좋아하는 관객층이 많다는 것을 시사합니다.
인기 있는 영화 분석
마지막으로, 평점 데이터에서 가장 인기 있는 영화를 분석해 보겠습니다. 평점이 많이 달린 영화는 그만큼 관객의 관심을 많이 받았다고 볼 수 있습니다.
# 영화별 평점 수 계산
movie_popularity <- movie_ratings[, .N, by=movieId][order(-N)][1:10]
# 인기 영화 제목과 평점 수 출력
top_movies <- merge(movie_popularity, movies, by="movieId")
print(top_movies[, .(title, N)])이 코드를 통해 가장 많은 평점을 받은 영화 상위 10개를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 어떤 영화가 관객들에게 많은 관심을 받았는지 알 수 있으며, 이는 마케팅 전략을 세우는 데 중요한 정보가 될 수 있습니다.(저의 최애 영화인 브레이브하트가 1등이군요!)
데이터 분석에서 흔히 하는 실수와 해결 방법
데이터 분석을 할 때 흔히 발생하는 실수를 피하는 방법을 알아보겠습니다. 특히 이번 데이터분석 예제와 같은 실전 분석에서는 다음과 같은 실수들이 자주 발생할 수 있습니다.
- 데이터 전처리 부족: 분석하기 전에 데이터에 결측치나 중복값이 있는지 꼭 확인해야 합니다. 결측치를 제거하거나 적절하게 처리하지 않으면 분석 결과가 왜곡될 수 있습니다.
- 잘못된 시각화 선택: 데이터를 시각화할 때 적절한 그래프를 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 범주형 데이터에 히스토그램을 사용하는 실수를 피해야 합니다.
- 과도한 데이터 필터링: 필요한 데이터만 필터링하는 것은 중요하지만, 지나치게 많은 데이터를 필터링하면 중요한 정보를 놓칠 수 있습니다.
FAQ
Q1: MovieLens 데이터는 어디에서 다운로드할 수 있나요?
A: MovieLens 데이터는 MovieLens 공식 사이트에서 다운로드할 수 있습니다. 다양한 크기의 데이터셋이 제공되며, 여기서는 ‘ml-latest-small’ 데이터를 사용했습니다.
Q2: 평점 데이터를 통해 어떤 인사이트를 얻을 수 있나요?
A: 평점 데이터를 통해 영화의 인기도, 장르별 선호도, 사용자 취향 등을 분석할 수 있습니다. 이는 영화 추천 시스템을 구축하는 데 중요한 자료가 됩니다.
Q3: 평점 데이터를 분석하는 데 가장 유용한 R 패키지는 무엇인가요?
A: ggplot2는 시각화에 매우 유용하며, 데이터 처리에는 data.table이 효과적입니다.
정리하기
이번 포스트에서는 R 데이터분석 예제로 영화 평점 데이터를 활용하여 분석하는 방법을 배웠습니다. 평점 데이터는 사용자 취향을 파악하고 영화 산업에서 중요한 의사 결정을 내리는 데 큰 역할을 합니다. 데이터를 효과적으로 분석하고 시각화하는 방법을 배우면, 다양한 분야에서 인사이트를 도출하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
지금까지 배운 내용들을 바탕으로 다른 데이터셋에도 도전해 보세요!
