파이썬을 이용한 Google takeout app 사용량 분석

이전 글(https://iroseoro.tistory.com/15)에서 tableau를 이용해 분석했던 것을 파이썬으로 분석을 해보았습니다. 

목표는 1. 대략적인 흐름 보기, 2. irregular 확인하기, 3.그 때 당시 뭐하고 살았나 추정해보기 입니다. 

 

종류별로 count로 heatmap을 만들었습니다. 

중요할거라고 생각하는 항목은 "Android", "Chrome", "검색", "Youtube"입니다. 

Android는 핸드폰의 사용 앱에 대한 로그입니다. 어떤 앱을 얼마나 썻는지 알 수 있어 평소에 핸드폰을 얼마나 쓰는지 알 수 있을 것으로 예상합니다.

 

Chrome은 Chrome으로 들어간 웹사이트 내용입니다. 링크와 함께 제목? 같은 내용을 같이 얻을 수 있습니다. 아직 하지는 못했지만 i) 들어갔던 웹사이트들을 분류해볼 수도 있고, ii) 제목으로 어떤 주제에 대해 관심을 가졌는지 추정해볼 수 있지 않을까 생각하고 있습니다. 

 

"Youtube" 항목으로 봤던 유튜브 채널을 알 수 있습니다.

안타깝게도 어떤 영상을 봤는지까지는 알려주지 않는 것 같습니다. 채널 명까지만 나오고 링크를 따라가도 아래와 같이 채널만 나옵니다. 

 

 

먼저 "Android" 항목에서 앱별로 하루동안 사용했는지 안했는지를 확인했습니다. 2022년초부터 8월까지 대략 300종류의 앱을 사용했더군요. x축이 시간이고 1이 지날 때마다 하루가 지난 것입니다. 보기 좋게 만들기 위해 앱 사용량에 따라 위에서 아래로 sorting하였습니다. 

가장 많이 쓴건 Chrome, 카카오톡, Youtube 정도이고 매일 사용했네요. 

 

irregular를 한번 찾아보기 위해 갑자기 사용하기 시작한 앱이나 사용을 안하게 된 앱을 찾아보았습니다. 사용량이 좀 떨어져도 균일하게 분포되어 있다면 주기적으로 사용한다고 판단되어 딱히 특이한 점은 없다고 봤습니다. 

 

밤부페페는 사용하다가 갑자기 안하게 됬습니다. 

토스를 안쓰다가 쓰게 되었습니다. 처음에 궁금해서 다운 받고 몇번 써보다가 다른 은행 앱보다 간편해서 지금까지 쓰고 있네요. 

 

영웅문도 사용하다가 안하게 됬네요. 주식을 관심있게 해오다가 귀찮아져서 안보게 됬습니다. 그리고 토스로 주식을 볼 수 있게 되면서 굳이 영웅문에 들어갈 필요가 없게 된 것도 있습니다. 

 

 

sensor logger라는 앱은 제가 핸드폰으로 GPS, 움직임 등을 기록하기 위해 썼던 앱입니다. 7월 경부터 제가 직접 만든 앱을 실행하고 있어서 sensor logger를 쓰지는 않게 됬네요. 

 

게임을 잠깐 했던 것도 볼 수 있습니다. 

 

 

다음번에는 머신 러닝을 이용해 특이점을 자동으로 분류하는 것을 해보려고 합니다.