03-149. 실무 활용방안

실무 활용 방안

고객 피드백 분석 시스템

class CustomerFeedbackAnalyzer:
    def __init__(self):
        self.feedback_data = []
        self.analysis_results = {}
    
    def collect_feedback(self, source, content, metadata=None):
        """다양한 소스에서 피드백 수집"""
        feedback = {
            'timestamp': datetime.now(),
            'source': source,  # 'review', 'social_media', 'survey' 등
            'content': content,
            'metadata': metadata or {}
        }
        self.feedback_data.append(feedback)
    
    def analyze_feedback(self):
        """피드백 종합 분석"""
        if not self.feedback_data:
            return "분석할 데이터가 없습니다."
        
        df = pd.DataFrame(self.feedback_data)
        
        # 감정 분석
        df['sentiment'] = df['content'].apply(analyze_sentiment)
        
        # 키워드 추출
        all_content = ' '.join(df['content'])
        word_freq = Counter(all_content.split())
        
        # 소스별 분석
        source_analysis = df.groupby('source')['sentiment'].value_counts()
        
        self.analysis_results = {
            'total_feedback': len(df),
            'sentiment_distribution': df['sentiment'].value_counts().to_dict(),
            'top_keywords': dict(word_freq.most_common(10)),
            'source_analysis': source_analysis.to_dict(),
            'recent_feedback': df.tail(5)[['source', 'content', 'sentiment']].to_dict('records')
        }
        
        return self.analysis_results
    
    def generate_report(self):
        """분석 리포트 생성"""
        if not self.analysis_results:
            self.analyze_feedback()
        
        report = f"""
=== 고객 피드백 분석 리포트 ===

📊 전체 피드백 수: {self.analysis_results['total_feedback']}건

😊 감정 분포:
"""
        for sentiment, count in self.analysis_results['sentiment_distribution'].items():
            percentage = (count / self.analysis_results['total_feedback']) * 100
            report += f"  - {sentiment}: {count}건 ({percentage:.1f}%)\n"
        
        report += f"\n🔍 주요 키워드:\n"
        for word, freq in list(self.analysis_results['top_keywords'].items())[:5]:
            report += f"  - {word}: {freq}회\n"
        
        return report

# 사용 예시
analyzer = CustomerFeedbackAnalyzer()

# 피드백 수집
analyzer.collect_feedback('review', '제품 품질이 정말 좋아요!', {'rating': 5})
analyzer.collect_feedback('social_media', '배송이 너무 늦어요 ㅠㅠ', {'platform': 'twitter'})
analyzer.collect_feedback('survey', '가격 대비 만족스럽습니다', {'survey_id': 'S001'})

# 분석 및 리포트 생성
report = analyzer.generate_report()
print(report)

실시간 모니터링

import time
from datetime import datetime, timedelta

class RealTimeMonitor:
    def __init__(self):
        self.alerts = []
        self.metrics = {
            'error_rate': 0,
            'response_time': 0,
            'user_sentiment': 'neutral'
        }
    
    def process_log_stream(self, log_entry):
        """실시간 로그 처리"""
        parsed_log = parse_log_line(log_entry)
        
        if parsed_log:
            # 에러율 계산
            if parsed_log['상태코드'] >= 400:
                self.metrics['error_rate'] += 1
                
                # 임계값 초과시 알림
                if self.metrics['error_rate'] > 5:  # 5개 이상 에러
                    self.create_alert('HIGH_ERROR_RATE', 
                                    f"에러율 임계값 초과: {self.metrics['error_rate']}건")
    
    def process_feedback_stream(self, feedback):
        """실시간 피드백 처리"""
        sentiment = analyze_sentiment(feedback)
        
        # 부정적 피드백 급증 감지
        if sentiment == 'negative':
            self.create_alert('NEGATIVE_FEEDBACK', 
                            f"부정적 피드백 감지: {feedback[:50]}...")
    
    def create_alert(self, alert_type, message):
        """알림 생성"""
        alert = {
            'timestamp': datetime.now(),
            'type': alert_type,
            'message': message,
            'severity': 'high' if 'HIGH' in alert_type else 'medium'
        }
        self.alerts.append(alert)
        print(f"🚨 ALERT: {alert['message']}")
    
    def get_dashboard_data(self):
        """대시보드용 데이터 반환"""
        recent_alerts = [alert for alert in self.alerts 
                        if alert['timestamp'] > datetime.now() - timedelta(hours=1)]
        
        return {
            'current_metrics': self.metrics,
            'recent_alerts': recent_alerts,
            'alert_count': len(recent_alerts)
        }

# 사용 예시
monitor = RealTimeMonitor()

# 실시간 데이터 처리 시뮬레이션
sample_logs = [
    '192.168.1.1 - - [10/Oct/2023:14:00:01 +0900] "GET /api/data HTTP/1.1" 500 0',
    '192.168.1.2 - - [10/Oct/2023:14:00:02 +0900] "GET /api/data HTTP/1.1" 500 0'
]

sample_feedback = [
    "서버가 자꾸 오류나요. 너무 불편해요.",
    "사이트가 느려서 짜증나네요."
]

for log in sample_logs:
    monitor.process_log_stream(log)

for feedback in sample_feedback:
    monitor.process_feedback_stream(feedback)

# 대시보드 데이터 확인
dashboard_data = monitor.get_dashboard_data()
print(f"\n📊 대시보드 현황:")
print(f"현재 메트릭: {dashboard_data['current_metrics']}")
print(f"최근 알림 수: {dashboard_data['alert_count']}건")