1. 워드클라우드 워드 클라우드 워드아트 생성기 만들기 사이트 단어시각화 프로그램 워드클라우드생성기 태그 워드크라우드 추천 어플 크롤링이란?웹 크롤링(Web Crawling) 은 인터넷 웹사이트에서 사람이 일일이 복사·붙여넣기 하지 않고, 프로그램(크롤러, 봇) 이 자동으로 웹페이지의 데이터를 가져오는 과정이에요.예를 들어, 교보문고 사이트에서 “마케팅” 책 검색 결과가 수만 건 있는데, 이걸 손으로 엑셀에 옮기려면 엄청 오래 걸리겠죠????? 크롤링을 이용하면 프로그램이 대신 웹페이지의 HTML을 읽고 필요한 정보(책 제목, 워드클라우드 워드 클라우드 워드아트 생성기 만들기 사이트 단어시각화 프로그램 워드클라우드생성기 태그 워드크라우드 추천 어플 저자, 출판사, 가격 등)를 추출할 수 있습니다.2. 크롤링 동작 방식크롤링은 크게 4단계로 나눌 수 있어요.① 웹페이지 요청 (Request)프로그램이 웹사이트 주소(URL)를 입력해서 서버에 “이 페이지 주세요!” 라고 요청합니다.서버는 HTML이라는 문서 형태로 응답을 돌려줍니다.이때 브라우저 대신 requests 같은 라이브러리가 브라우저 역할을 해줍니다.② HTML 응답 받기 (Response)서버에서 받은 HTML은 워드클라우드 워드 클라우드 워드아트 생성기 만들기 사이트 단어시각화 프로그램 워드클라우드생성기 태그 워드크라우드 추천 어플 그냥 텍스트 덩어리예요.하지만 그 안에 책 제목, 가격, 이미지 링크 같은 데이터가 포함되어 있습니다.③ HTML 파싱 (Parsing)이제 HTML 문서 안에서 원하는 데이터를 위치(태그, 클래스명 등)를 기준으로 추출합니다.예: → 여기서 "마케팅 원론"만 뽑아오기.Python에서는 BeautifulSoup 같은 라이브러리를 주로 사용합니다.④ 데이터 저장 (Save)추출한 데이터를 표(엑셀, CSV, DB) 형태로 정리합니다.이후 워드클라우드 워드 클라우드 워드아트 생성기 만들기 사이트 단어시각화 프로그램 워드클라우드생성기 태그 워드크라우드 추천 어플 데이터 분석, 시각화, 머신러닝 모델 학습 등에 활용할 수 있습니다.3. 실제 흐름 비유사람이 하는 일:교보문고 검색창에 "마케팅" 입력검색 결과 페이지 열기책 제목/가격을 눈으로 확인엑셀에 적기크롤러가 하는 일:프로그램이 자동으로 URL 호출HTML 코드 받아오기HTML 태그에서 책 제목/가격 위치 찾아 추출자동으로 CSV 파일에 저장4. 주의할 점크롤링은 사이트 이용약관과 robots.txt 워드클라우드 워드 클라우드 워드아트 생성기 만들기 사이트 단어시각화 프로그램 워드클라우드생성기 태그 워드크라우드 추천 어플 정책을 반드시 확인해야 해요.동시에 너무 많은 요청을 보내면 서버에 부담이 될 수 있으니, time.sleep()으로 요청 간격을 두는 것이 중요합니다.코랩 노트북 (실습용)0) 유의사항과도한 트래픽/동시호출은 피하세요(예: time.sleep() 포함).이용약관·robots 정책을 사전에 확인하시고, 교육/연구 목적으로 저속·선량하게 수집하세요.39,701건(약 400페이지 × 100개/페이지)은 시간이 많이 걸립니다. 먼저 3~5페이지로 테스트 후 전체 수집을 권장합니다.1) 워드클라우드 워드 클라우드 워드아트 생성기 만들기 사이트 단어시각화 프로그램 워드클라우드생성기 태그 워드크라우드 추천 어플 환경 셋업페이지 열기URL 구조 확인크롤링 대상 데이터(컬럼) 및 반복구조 확인HTML 태그 확인(개발자 도구)2) 기본 설정 &amp유틸3) HTML 파싱 함 (상품 1페이지 파싱)4) 전체 페이지 크롤링팁: 먼저 MAX_PAGES = 3으로 테스트 후, 39,701건 전수집 시 MAX_PAGES = None로 두고 돌아가는 대략의 페이지 수를 total_pages로 계산해 루프를 돕니다.5) 워드클라우드 워드 클라우드 워드아트 생성기 만들기 사이트 단어시각화 프로그램 워드클라우드생성기 태그 워드크라우드 추천 어플 전처리6) 텍스트 토큰화(한글 형태소) &amp워드클라우드7) 기본 시각화(카테고리/가격/연도)8) 간단 마케팅 인사이트 도출(자동 요약)9) 워드클라우드 활용 팁(인사이트 확장 아이디어)세부 키워드 클러스터링: scikit-learn의 CountVectorizer + n-gram(1,2)으로 제목을 벡터화 → KMeans로 5~8개 테마 군집화 후, 클러스터별 상위 단어를 자동 추출.가격 포지셔닝: 가격 분포 분위수+클러스터별 가격 중앙값을 함께 보며 “입문서/실무서/전략·브랜딩서”의 가격 워드클라우드 워드 클라우드 워드아트 생성기 만들기 사이트 단어시각화 프로그램 워드클라우드생성기 태그 워드크라우드 추천 어플 밴드를 파악.출간 트렌드: 연도별·분기별 권수 추이를 보고, 특정 테마(예: “퍼포먼스”, “브랜딩”, “B2B”, “AI/데이터”)의 부상 여부 파악.출판사/저자 파워: 상위 출판사/저자 기준 점유율과 신간 비중으로 리딩 브랜드 후보 도출.​#교보문고 #마케팅 도서 분석 #웹 크롤링 #파이썬 데이터 분석 #코랩 실습 #데이터 전처리 #워드클라우드 시각화 #출판 트렌드 분석 #빅데이터 마케팅 워드클라우드 워드 클라우드 워드아트 생성기 만들기 사이트 단어시각화 프로그램 워드클라우드생성기 태그 워드크라우드 추천 어플 인사이트 #도서 시장 조사