이번 글을 통해서 여러 통계 데이터들을 제공하는 네이버 데이터랩을 사용하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.
목차
네이버 데이터랩 활용
네이버 데이터랩은 검색어 트렌드, 쇼핑 인사이트, 지역 통계, 댓글 통계 데이터를 기간별, 기기별, 성별에 따라 분류하여 제공합니다. 네이버는 국내 포털사이트 점유율이 약 60%에 달하고 네이버 쇼핑은 국내 1위 커머셜 사이트기 때문에 굉장히 많은 데이터를 가지고 있고 현재 트렌드를 파악하기 위해 꼭 분석해야 합니다.
네이버 데이터랩 사용을 위해 아래 사이트를 방문해주시면 됩니다.
네이버 데이터랩 메인화면입니다. 상단의 카테고리에서 여러 데이터 통계를 확인하실 수 있습니다. 아래에서 사용법을 확인하실 수 있습니다.
네이버 트렌드 (검색어)
검색어 트렌드는 최대 5개의 키워드에 대해서 기간별, 성별, 기기별, 연령별 상대적 데이터를 제공 받을 수 있습니다.
간단하게 1년 기간에 대해서 신사역, 서울역 키워드를 입력하고 전체 범위를 선택한 결과 값을 확인하겠습니다.
앞에서 설정한 2021년 8월 ~ 2022년 8월 구간에서 가장 많은 검색량을 가진 값이 100이 되고 나머지 기간은 상대적인 값으로 제공됩니다. (아쉽게도 절대적인 값은 제공되지 않습니다. 절대적인 값을 이용하시려면 네이버 클라우드 플랫폼의 데이터 박스 서비스를 구독하셔야 합니다.)
네이버 데이터랩 쇼핑 인사이트
쇼핑 인사이트에는 “분야 통계”와 “검색어 통계” 항목이 존재합니다. 아래에서 살펴보도록 하겠습니다.
분야 통계
분야 통계는 쇼핑이라는 큰 카테고리 내부에서 분야를 선택하여 연령별, 기기별, 성별, 기간별 상대적 데이터를 확인하실 수 있습니다. 위와 같이 분류를 선택하고 조건을 선택한 후 조회하기를 누르시면 됩니다.
조회된 데이터입니다.
가장 상단에서 기간별 클릭양 데이터를 상대적으로 제공합니다. (가장 높은 값을 100으로 기준함) 아래는 PC/모바일 , 여성/남성 , 연령별 비중 그래프를 통해 어떤 집단이 많이 방문하는지 상대적으로 확인하실 수 있습니다.
검색어 통계
검색어 통계는 패션 카테고리에 대해서 세부 분야와 검색어까지 입력하여 통계를 확인할 수 있는 항목입니다.
분야 통계에서 적용했던 조건과 동일하게 설정 후 “나이키”, “아디다스” 검색어를 추가하여 검색어 통계를 조회하도록 하겠습니다.
각 검색어에 대한 클릭량 상대적 데이터를 제공합니다. 아쉽게도 키워드에 대하여 기기, 성별, 연령 분포는 제공하지 않습니다.
네이버 데이터랩 지역 통계
지역 통계에서는 “지역별 관심도”와 “카드사용통계” 데이터를 제공합니다. 아래에서 살펴보겠습니다.
지역별 관심도
지역별 관심도에서는 대한민국 시/군/구 지역에 대한 검색량 데이터를 업종 별로 분류하여 상대값으로 제공합니다. 업종 분류는 10가지로 생활, 1차산업, 2차산업, 레저, 관광, 기업/기관/일반장소, 취미/오락, 기타서비스업, 패션/뷰티, 음식점이 있습니다.
카드사용통계
카드 사용 통계는 시/군/구 지역별 결제금액과 결제횟수에 대한 상위 데이터를 제공합니다. 위에서 강남구 결제금액 상위 데이터를 확인하면 주점 항목에선 Bar가 가장 높다는 것을 알 수 있습니다.
네이버 데이터랩 댓글 통계
댓글 통계는 분야별 뉴스 기사에 대한 댓글 수, 작성자 수 등 특정 집단에 대한 통계를 얻으실 수 있습니다.
항목은 아래와 같습니다.
- 댓글 수 : 댓글 수 및 본인 삭제 수
- 작성자 수 : 댓글 작성자 수
- 섹션별 분포 : 정치, 경제, 사회, 생활, 세계, IT 섹션에 대한 분포 비율
- 시간대별 분포 : 시간별 댓글 작성 수 분포 (1시간 단위)
- 성별, 연령별 분포 : 연령에 따른 성별 분포 (단위 10살)
- 기기별 분포 : 모바일, PC
- 국가별 분포 : 국내, 해외(유입이 많은 상위 국가 5개 수치와 기타로 표현)
네이버 데이터랩 트렌드 API
네이버 검색어 트렌드 API (파이썬)
간편하게 네이버 데이터랩 사이트를 활용하는 방법도 있지만 네이버에서 제공하는 API를 활용하여 검색어 트렌드를 확인하실 수 있습니다. 사용법은 아래 게시글을 통해 자세하게 확인하실 수 있습니다.
이번 게시글을 통해 네이버 데이터랩을 활용하여 검색어 트렌드, 쇼핑 인사이트, 지역 통계를 분석하는 방법에 대해서 알아보았습니다.
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