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Jaenk-99/MAPFLIX

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COVID MAPFLIX

  • 국가별 인기 OTT컨텐츠와 장르를 클릭 한번으로 쉽게 알아보세요!

프로젝트 구성 안내

1. 프로젝트 소개

  1. 사용할 데이터 세트
  • 국가별 코로나 확진자 API
  • 넷플릭스 크롤링 데이터 (제목, 장르, 서비스하는 국가, 포스터 등)
  • 국가별 넷플릭스 가입자/구독자 데이터
  • 세계지도 API
  • IMDB API
  1. 기술스택
  • python, d3, pandas, jupyter, google colab, MySQL, SQLAlchemy,
  1. 사용된 라이브러리
  • numpy, matplotlib, seaborn, scipy.interpolate, BeautifulSoup, Selenium
  • alembic, bcrypt, cffi, click, cryptography, dnspython, email-validator, Flask, Flask-Logi, Flask-Migrate, Flask-SQLAlchemy, greenlet, idna, itsdangerous, Jinja2, Mako, MarkupSafe, pycparser, PyMySQL, python-dateutil, python-dotenv, python-editor, si, SQLAlchemy, Werkzeug
  • @emotion/react, @emotion/styled, @material-ui/core, @material-ui/icons, @mui-treasury/styles, @mui/material, @testing-library/jest-dom, @testing-library/react, @testing-library/user-event, bootstrap, d3-fetch, d3-scale, material-ui, navbar-react, react, react-bootstrap, react-dom, react-hover, react-icons, react-redux, react-router-dom, react-scripts, react-simple-maps, react-slick, react-svg-worldmap, react-tooltip, recharts, redux-devtools-extension, redux-logger, redux-saga, sass, semantic-ui-react, styled-components, web-vitals
  1. 웹서비스에 대한 자세한 개요
  • 코로나 펜데믹이 세계적으로 늘어난 넷플릭스 이용량에 얼마나 영향을 미치는지에 대한 구체적인 수치를 확인한다.
  • 코로나이후 국가별 넷플릭스 컨텐츠의 순위를 보여주고 높은 순위에 주로 배치되는 장르를 수집하여 인기 장르와 코로나 확진자의 증감데이터가 연관지어질 수 있을지를 분석한다.
  • 세계적으로 넷플릭스 구독자가 얼마나 늘었는지 한 눈에 볼 수 있고, 기간별 확진자와 그에 따른 인기 컨텐츠를 보여줌으로써 특정 장르의 인기가 사람들의 코로나부터의 불안과 연관될 수 있을지 살핀다.

2. 프로젝트 목표

데이터 분석 결과로 도출되는 인사이트와 웹서비스의 해결과제에 대한 논의 (50자 이상)

  • 코로나 이후 사람들이 집에 있는 시간이 많아지면서 OTT서비스를 이용하는 이용자 수는 당연하게도 증가하였다. 그런데 이때, 우리는 어떤 장르의 영화를 볼까? 이에 대해 유추해봤을 때 일반적으로 재난영화나 스릴러영화를 찾을것이라고 예상한다. 아니면 반대로 평화로운 힐링물을 주로 찾게 될지고 모른다고 예상할 수도 있다. 우리는 이의 결과를 논리적으로 밝혀보기 위하여 이 서비스를 만들게되었다.
  • 정말 코로나 확진자의 증가와 특정 장르를 찾는 소비자들의 심리가 연관성이 있을것인가? 또한 국가별로 같은 현상이 나타날까? 등의 가설들을 증명해나갈 예정이다.

3. 프로젝트 기능 설명

웹서비스의 유용성, 편의성 및 시각화의 실용성에 대한 설명

  • 주요 기능
    1. 세계지도에서 hover시 최신날짜의 Top contents와 넷플릭스 구독자 추이 그래프 표시
    2. 세계지도를 클릭한 경우, 그 나라의 코로나 확진자 수에 비례하는 타임라인 출력
    3. 타임라인에 hover할 경우, 그 기간의 Top contents를 표시하고 클릭한 경우 체이지 하단에 자세한 내용 표시
  • 서브 기능
    1. 세계적 코로나 확진자의 증가와 넷플릭스 구독자들의 증가에 대한 상관관계 분석
    2. 국가별 코로나 기간동안 넷플릭스 Top contents의 장르를 분석하여 가설을 검증한다.
    3. 컨텐츠 랜덤 추천 서비스 (Dice Rec)
  • 프로젝트만의 차별점, 기대 효과
    • 코로나 확진자 추세에 따라 선호되는 장르가 어떻게 변화하는지 시각적으로 알 수 있다.

4. 프로젝트 구성도

5. 프로젝트 팀원 역할 분담

이름 담당 업무
남정윤 데이터분석, 팀장
이성효 백엔드, 프론트엔드
윤석준 데이터분석, 백엔드
이선예 백엔드, 프론트엔드
김재현 데이터분석, 프론트엔드
김민지 백엔드

멤버별 responsibility

  1. 팀장
  • 기획 단계: 구체적인 설계와 지표에 따른 프로젝트 제안서 작성
  • 개발 단계: 팀원간의 일정 등 조율 + 프론트 or 백엔드 개발
  • 수정 단계: 기획, 스크럼 진행, 코치님 피드백 반영해서 수정, 발표 준비
  1. 프론트엔드
  • 기획 단계: 큰 주제에서 문제 해결 아이디어 도출, 데이터 수집, 와이어프레임 작성
  • 개발 단계: 와이어프레임을 기반으로 구현, 데이터 처리 및 시각화 담당, UI 디자인 완성
  • 수정 단계: 피드백 반영해서 프론트 디자인 수정
  1. 백엔드 & 데이터 담당
  • 기획 단계: 기획 데이터 분석을 통해 해결하고자 하는 문제를 정의
  • 개발 단계: 웹 서버 사용자가 직접 백엔드에 저장할수 있는 기능 구현, 데이터 베이스 구축 및 API 활용, 데이터 분석 개념 총동원하기
  • 수정 단계: 코치님 피드백 반영해서 분석/ 시각화 방식 수정

6. 버전

  • 1.0

7. FAQ

  • 자주 받는 질문 정리

React-Flask-App 개발환경 구축

참고영상 링크

flask와 react 연동 성공

[ 리액트 실행시키기 ]

  1. 터미널에서 cd frontend
  2. npm 사용하면 터미널에서 npm instal 후, npm start
    yarn 사용하면 터미널에서 yarn install 후, yarn start
  3. 포트 5000번 실행되면서 Hello가 보이면 리액트 실행 성공

[ 플라스크 서버 실행시키기 ]

  1. 터미널에서 cd backend
  2. 터미널에서 가상환경 실행시키기
    mac은 source .venv/bin/activate
    윈도우는 source .venv/source/activate
  3. 맨 앞에 (venv)가 붙으면 가상환경 실행 성공
  4. requirements.txt 설치하기
    mac은 pip3 install -r requirements.txt
    윈도우는 pip install -r requirements.txt
  5. 터미널에 pip3 list (또는 pip list) 했을 때 목록이 requirements.txt 내용과 같다면 성공
  6. 터미널에서 python3 app.py(또는 python3 app.py) 했을 때 127.0.0.1 사이트 열리면 flask 서버 실행 성공

[ 리액트와 플라스크 연결 확인하기 ]

  1. 터미널 두개 열고 각각 리액트 실행, 플라스크 서버 실행
  2. 리액트 실행으로 열린 페이지에서 /api url로 접속
  3. 개발자 도구 열었을 때 콘솔에서 Object가 출력되면 연결 확인 성공

About

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Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published