처음에 손으로 그린 그래프와 비슷하게 그려집니다. 결과를 분석해 봅시다. 가장 많은 금액을 사용한 가맹점은 네이버파이낸셜(주)로, 약 140만 원을 지출했습니다. 두 번째로 많은 금액을 사용한 곳은 스마일페이 (신라면세점)입니다. 그런데 면세점은 해외여행을 갈 때만 이용할 수 있죠. 카드 내역 파일을 보면 11월에 신라면세점 이용이 집중됩니다. 11월에 해외여행을 다녀왔을 거라 추측할 수 있겠죠?

앞서 월별 지출액 그래프에서 11월이 다른 달보다 압도적으로 지출액이 많았습니다. 다른 달에는 없는 면세점 이용이 집중되면서 11월 지출액이 늘었다고 생각할 수 있습니다. 그리고 여행 가서 사용한 다른 부대비용도 있을 테고요. 지출 규모 3위와 6위는 백화점이네요. 배달음식 가맹점도 5위에 있습니다. 2019년 1회 평균 외식 비용 12,600원을 기준으로 계산했을 때 월 평균 9.6회 정도 배달음식을 주문했군요. 가장 불필요한 지출이라 생각하는데 지출 횟수가 많네요.

지금까지 데이터 파일을 읽어와 몇 가지 분석을 해 봤습니다. Part 1에서 배운 변수, 조건문, 반복문, 리스트, 딕셔너리를 실제로 어떻게 사용하는지도 배웠습니다. 본인의 카드 이용내역을 내려받아서 직접 분석해 보면 더 재밌는 결과를 얻을 수 있겠죠? 이 과정에서 파이썬 프로그래밍 실력도 키우고, 소비 생활도 점검할 수 있을 겁니다. 파이썬 데이터 분석 방법을 알았으니 다른 데이터 파일도 분석할 수 있습니다. 다음 장부터는 공공 데이터를 이용해 본격적으로 데이터 분석 프로젝트를 진행해 보겠습니다.