20221207 구글 테이크아웃 로그 분석

구글 테이크아웃으로 다운 받은 로그를 분석해보았습니다. 

다운 받은 로그는 python을 이용해 전처리를 하였고, tableau를 이용해 시각화하였습니다. 

 

이 데이터를 이용해  어떤 insigt를 얻어낼 수 있는지 알아보려고 했습니다. 

 

구글 테이크아웃으로 다운로드 받은 데이터 예시입니다. 

항목에 따라 폴더가 구분되어 있고 항목별로 한개의 html파일이 있습니다. html파일을 열면 오른쪽과 같이 나옵니다. 

구글 테이크 아웃 데이터

 

html파일을 사용하기 쉽게 하기 위해 python을 이용해 csv파일로 만들어서 저장했습니다.

 

이 데이터를 tableau public에 넣고 이리저리 설정을 바꾸어 보았습니다.

처음 해본 것은 하루치 데이터를 시간에 따라 plot하고 이를 stack 해서 보아서 날짜별로 경향이 다른지를 보았습니다.  

뭔가 다른 것은 확인이 되지만 큰 의미를 얻어내기는 어려워습니다. 예를 들어 6, 7일은 자정 이후에 활동이 없고, 7~8시에 활동이 없습니다. --> 주말이라 일찍 자고 늦게 일어났다. 정도만 알 수 있습니다.

 

 

데이터가 너무 상세하게 보여주고 있어 경향을 찾기 어렵다고 판단되어 좀 더 rough하게 보기 위해 count를 색으로 표시하고 하루를 1칸으로 표시했습니다. 

뭔가 그럴듯 해졌습니다. 빨갈 수록 로그의 수가 많은 날입니다. 다르게 말하면 핸드폰이든 컴퓨터든 많이 한 날이라고 볼 수 있을 것 같습니다. 

아래와 같은 경향을 확인할 수 있었고, 제 평소 생활을 돌이켜 보건데 예상되는 원인들을 추정할 수 있었습니다. 

- 토요일과 일요일은 빨간날이 많습니다. 일을 안하다 보니 핸드폰을 보는 횟수가 잦은 것 같습니다. 

- 13주 일요일과 18주 일요일은 색이 파란데, 사진을 확인해보니 놀러나간 날이었습니다. (물론 빨간 날이라고 놀러 나가지 않은 날인건 아닙니다.)

- 10주 경에는 평일에는 파랑~살생이 반 이상 였지만 23주 쯤 되니 평일에도 빨간날이 많습니다. --> 직장에서 딴짓을 많이 하게 됬습니다. (이직을 생각하기도 했었고, 직장에서 적당히 일하려고 했었습니다. )

 

 

다음으로 해보고 싶은 것은 10주차 경과 30주차 경에 있었던 로그들의 상세 내역이 어떻게 다른지를 확인해보고 싶네요. 핸드폰이나 컴퓨터로 뭔가를 많이 했다면 평소에 하던 것 외에 다른 것을 더 했을 것 같은데, 더 한 것을 보면 무엇에 관심이 있었는지를 알아낼 수 있지 않을까 생각이 듭니다.