데이터 분석 프로젝트

1. 5월 9일 스터디에서 정해진 내용

SA2 쌓임 데이터 분석 계획.pdf

https://colab.research.google.com/github/corazzon/boostcourse-ds-510/blob/master/open-data-analysis-output.ipynb

2. 5월 16일 스터디에서 정해진 내용

sa2쌓임

1차 발표 대본(https://docs.google.com/document/d/1jDa5akhuYN6a7LaLytjEyN4rulSOEvAGfKhOvBI6m70/edit?usp=sharing)

1. 사용할 데이터

   • 서울시 응급실 위치 정보 (https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-20338/S/1/datasetView.do)
   • 서울시 인구밀도(https://data.seoul.go.kr/dataList/10790/S/2/datasetView.do)
   • 서울시 응급실 이용자 현황-구별(https://data.seoul.go.kr/dataList/11034/S/2/datasetView.do)(https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=411&tblId=DT_41104_112)
   • 코드 참고 (https://colab.research.google.com/github/teacher-jiejie/Lets-get-it-Python-Lecture/blob/main/12장_(실습용)_folium.ipynb)
   • https://zero-coding.tistory.com/entry/파이썬-Pandas-Matplotlib-그래프line-b-ar-그리기01
   • 공분산 행렬: https://colab.research.google.com/drive/1S6Uxj4JCmwaxobR-e_0f72rl1IHoBzWA?usp=sharing
   • 히트맵: https://rfriend.tistory.com/419

2. 어떤 방식으로 시각화할지 (도표, 지도 등 이용) , 인구수와 응급실 방문 횟수의 비례관계 파악, 데이터 분석 완료되면 ‘ㅇㅇ구에 ㅇ개의 응급실이 더 필요할 거 같다.’ 라는 식으로 제작

서울시 인구 밀도(승준오빠) → 구별 응급실 이용자 현황(동석오빠) (비례한다 이걸 상관관계(지아)로 증명)

응급실 위치 현황 → 응급실 설치 요망 장소 파악하고 기준이 거리(인구 수 비례해서 다르게 설정하기. 더 많은 응급실 설치를 위해).

양승준 : 서울시 인구 그래프화

https://colab.research.google.com/drive/10QzTL1pc9NdThyLYSqqosOlnHZeFBMdv?usp=sharing

(진짜 최종임) 인구수 자료.csv

응급실 평균 뺸것.csv

신동석: 구별 응급실 이용자 현황 그래프화 https://colab.research.google.com/drive/1Q41mrME7BhRsJmVg0xi8ue9ODV0aFYth#scrollTo=hYGjpSmCJLCV

방석민: 응급실 위치 현황 그래프화