파이썬 데이터분석 프로젝트 주제 추천 리스트

파이썬 데이터분석 프로젝트 주제: 코로나19 예방접종 관련 데이터 분석

2020년부터 시작된 코로나19 팬데믹으로 인해 예방접종은 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 전 세계적으로 백신에 대한 관심이 높아지면서 예방접종 백신 개발과 수급에 대한 논의가 진행되고 있습니다. 이에 따라 예방접종 관련 데이터 또한 중요한 자료가 되고 있습니다. 이번 프로젝트에서는 파이썬을 사용하여 코로나19 예방접종 관련 데이터를 분석해 보겠습니다.

데이터 수집 및 가공

코로나19 예방접종 관련 데이터는 국가별 및 지역별 예방접종 수, 백신 종류, 수급 등을 포함합니다. 이러한 데이터는 세계보건기구(WHO)와 각 국가 보건 당국에서 제공되며, 공개 데이터로 제공됩니다. 이번 프로젝트에서는 WHO에서 제공하는 코로나19 예방접종 데이터를 사용합니다.

먼저, 데이터를 불러와 간단한 가공을 진행합니다. 예방접종 관련 데이터는 일반적으로 시계열 데이터이므로 날짜별로 수집하여 분석합니다. 데이터의 일부분을 살펴보면 다음과 같습니다.


위 데이터에서 NaN값은 데이터가 없음을 의미합니다. 각 열의 의미는 다음과 같습니다.

* 국가: 예방접종이 진행된 국가명
* ISO 코드: 국제 표준화 기구에서 제공하는 국가 코드
* 날짜: 데이터의 날짜
* 백신: 사용된 백신의 이름
* 백신 제조사: 백신을 제조한 회사
* 이 코로나19 예방접종의 누적 수: 해당 날짜까지 누적된 예방접종 수
* 이 코로나19 예방접종 수(일일): 해당 날짜에 접종된 일일 예방접종 수
* 인구 수: 해당 국가의 인구 수

데이터를 읽어와 날짜 정보를 문자열에서 datetime 타입으로 변환합니다. 이 과정에서 판다스(pandas) 라이브러리의 to_datetime() 함수를 사용합니다. 또한, 데이터 타입을 조정하고 필요없는 열을 제거하며, NaN값이 있는 행을 제거합니다.

“`python
import pandas as pd

# 데이터 불러오기
df = pd.read_csv(“covid19_vaccination.csv”)

# datetime 타입으로 변환
df[“date”] = pd.to_datetime(df[“date”])

# 데이터 타입 수정
df[[“total_vaccinations”, “people_vaccinated”, “people_fully_vaccinated”, “daily_vaccinations_raw”,
“daily_vaccinations”, “total_vaccinations_per_hundred”, “people_vaccinated_per_hundred”,
“people_fully_vaccinated_per_hundred”]] = df[[“total_vaccinations”, “people_vaccinated”, “people_fully_vaccinated”,
“daily_vaccinations_raw”, “daily_vaccinations”,
“total_vaccinations_per_hundred”,
“people_vaccinated_per_hundred”,
“people_fully_vaccinated_per_hundred”]].astype(“float”)

# 필요없는 열 제거
df = df.drop([“source_name”, “source_website”], axis=1)

# NaN값이 있는 행 제거
df.dropna(inplace=True)
“`

데이터 분석

데이터를 가공한 후, 예방접종 관련 정보를 시각화해 보겠습니다. 시각화를 위해 matplotlib 라이브러리와 seaborn 라이브러리를 사용합니다.

예방접종 수 시계열 그래프

우선, 예방접종의 누적 수를 시계열 그래프로 나타내어 예방접종 진행 상황을 살펴보겠습니다.

“`python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 각 날짜의 예방접종 데이터의 평균을 구합니다.
df_date = df.groupby([“date”]).mean()

# 산포도와 함께 시계열 그래프를 그립니다.
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.scatterplot(data=df_date, x=”date”, y=”total_vaccinations”)
sns.lineplot(data=df_date, x=”date”, y=”total_vaccinations”)
plt.xlabel(“Date”)
plt.ylabel(“Total Vaccinations”)
plt.title(“Total Vaccinations per Date”)
plt.show()
“`


이 그래프를 통해 전 세계 예방접종이 꾸준히 진행되고 있음을 확인할 수 있습니다.

일일 예방접종 수 시계열 그래프

이번에는 각 날짜에 접종된 일일 예방접종 수에 대해 시계열 그래프로 나타내 보겠습니다.

“`python
# 각 날짜의 일일 예방접종 데이터의 평균을 구합니다.
df_daily = df.groupby([“date”]).mean()

# 산포도와 함께 시계열 그래프를 그립니다.
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.scatterplot(data=df_daily, x=”date”, y=”daily_vaccinations”)
sns.lineplot(data=df_daily, x=”date”, y=”daily_vaccinations”)
plt.xlabel(“Date”)
plt.ylabel(“Daily Vaccinations”)
plt.title(“Daily Vaccinations per Date”)
plt.show()
“`


이번 그래프를 통해 각 날짜별 예방접종이 얼마나 이루어졌는지를 살펴볼 수 있습니다.

국가별 백신 수급 비교

다음으로는 예방접종에 사용된 백신의 종류별, 국가별 수급 상황을 비교해 보겠습니다. 이를 위해 백신 별 누적 예방접종 수를 나타내는 그래프를 그리겠습니다.

“`python
# 국가별로 백신 종류 별 누적 접종수를 계산합니다.
df_vaccine = df.groupby([“country”, “vaccine”]).max().reset_index()

# 국가별 백신 수급 비교 그래프를 그립니다.
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.barplot(data=df_vaccine, x=”country”, y=”total_vaccinations”, hue=”vaccine”)
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel(“Country”)
plt.ylabel(“Total Vaccinations”)
plt.title(“Total Vaccinations by Country & Vaccine Type”)
plt.show()
“`


이 그래프에 따르면, 국가별로 백신 수급 상황이 크게 차이가 나는 것을 확인할 수 있습니다.

FAQ

Q1. 이번 프로젝트에서는 어떤 데이터를 분석하나요?

이 프로젝트에서는 코로나19 예방접종 관련 데이터를 분석합니다. 예방접종 관련 정보로는 일별 백신 접종 수, 누적 백신 접종 수, 국가별 및 백신 종류별 예방접종 수 등이 있습니다.

Q2. 데이터는 어디에서 가져오나요?

이번 프로젝트에서 사용하는 데이터는 세계보건기구(WHO)에서 제공하는 코로나19 예방접종 데이터입니다. 이 데이터는 공개 데이터로 제공됩니다.

Q3. 분석에 사용된 라이브러리는 무엇인가요?

이번 프로젝트에서는 데이터 분석을 위해 판다스(Pandas) 라이브러리를 사용하였습니다. 또한, 시각화 부분에서는 맷플롯리브(matplotlib) 라이브러리와 시본(seaborn) 라이브러리를 사용하였습니다.

Q4. 이번 프로젝트에서 왜 시계열 데이터를 사용했는가요?

코로나19 예방접종 관련 데이터는 일반적으로 시계열 데이터로 처리됩니다. 이는 예방접종이 일정한 기간에 걸쳐 진행되므로, 각 날짜를 기준으로 데이터를 정리하기 적합하기 때문입니다.

Q5. 이번 프로젝트에서 사용한 시각화 기법은 어떤 것이 있나요?

이번 프로젝트에서는 여러 시각화 기법을 사용하였습니다. 예를 들면, 산포도(scatter plot), 라인 그래프(line graph), 막대 그래프(bar graph) 등이 있습니다. 시각화 기법의 선택은 분석 목적에 따라 달라질 수 있으며, 이번 프로젝트에서도 구체적인 분석 목적에 맞추어 적절한 시각화 기법을 선택하였습니다.

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데이터 분석은 현재 상황을 분석하여 미래를 예측하는 일련의 과정으로, IT 기술이 발달하면서 이를 활용하는 분야가 더욱 확대되고 있습니다. 데이터 분석은 기업, 정부 등에 큰 영향을 미치며, 더욱 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

이러한 데이터 분석을 실제로 적용하는 것은 쉽지 않은 일이며, 시간과 비용이 많이 듭니다. 이에 따라 데이터 분석 주제를 선정하는 것은 매우 중요합니다. 해당 분석의 목적과 목표를 잘 파악하여, 그에 맞는 주제를 선정하고 데이터를 수집 및 분석하는 것이 필요합니다.

이번에는 데이터 분석을 위한 주제 추천을 해보겠습니다.

1. 고객 만족도 분석
고객 만족도 분석은 기업에서 가장 필요한 분야 중 하나입니다. 이는 고객이 제품/서비스에 대해 만족한 정도를 파악하여, 더 나은 제품/서비스를 개발하기 위함입니다. 이를 위해 고객들에게 설문지를 제공하여 의견을 수집하고, 이를 분석하여 향후 제품/서비스 개선 방안을 도출할 수 있습니다.

2. 광고 효과 분석
기업은 많은 시간과 비용을 투자하여 광고를 진행합니다. 이 때, 광고의 효과를 파악하여 성과를 도출하는 것이 중요합니다. 이를 위해 광고 클릭 수, 전환율, 구매율 등의 데이터를 수집 및 분석하여, 향후 광고 전략을 세울 수 있습니다.

3. 판매 예측 분석
판매 예측 분석은 기업에서 매출 증대를 위한 가장 핵심적인 분야 중 하나입니다. 이는 과거 판매량, 광고 비용, 계절 등의 데이터를 분석하여, 미래 판매량을 예측하는 것입니다. 이를 통해 적절한 재고 관리와 판매 전략을 수립할 수 있습니다.

4. 인사 관리 분석
인사 관리 분석은 기업에서 직원들의 업무 수행능력과 만족도를 파악하고, 개선하는 데 큰 역할을 합니다. 이를 위해 직원들의 평가 점수, 일 함수 수행 시간, 출결 등의 데이터를 분석하여, 개선 방안을 도출할 수 있습니다.

5. 상품 추천 시스템 분석
상품 추천 시스템 분석은 온라인 쇼핑몰에서 매우 중요한 분야 중 하나입니다. 이를 위해서는 고객들의 구매 이력, 검색 내용 등의 데이터를 분석하여, 해당 고객이 좋아할 만한 상품을 추천하는 것이 필요합니다.

위와 같은 데이터 분석 주제들은 기업이나 개인이 데이터 분석의 목적과 필요성에 따라 선택할 수 있는 주제들 중 일부입니다. 분석하려는 분야의 특징과 데이터특성에 맞게 적용하면 좋겠습니다.

FAQ

Q. 데이터 분석은 무엇인가요?
A. 데이터 분석은 데이터를 수집하여 가공한 뒤 패턴을 파악하고 미래를 예측하기 위한 과정입니다.

Q. 데이터 분석 주제 추천에 대한 이유는 무엇인가요?
A. 데이터 분석을 위해서는 분석할 목적과 필요성에 따라 분석할 주제를 선정하는 것이 매우 중요합니다. 따라서 데이터 분석 주제 추천을 통해 분야별 특징과 데이터특성에 맞게 분석하는 방법을 제안합니다.

Q. 데이터 분석 주제를 선택할 때 고려할 사항은 무엇인가요?
A. 데이터 분석 주제 선택 시 분석 목적, 분석 대상, 데이터 특성 등을 고려하면 좋습니다. 목적에 맞게 데이터를 추출하고 가공한 뒤 적절한 분석 방법을 선택해야합니다.

Q. 데이터 분석을 위한 도구는 어떤 것이 있나요?
A. 대표적인 데이터 분석 도구로는 R, Python, SAS, SPSS 등이 있습니다. 이러한 도구는 데이터를 수집, 가공하고 분석하는 데 사용됩니다.

Q. 데이터 분석에서 주로 사용되는 분석 기법은 무엇인가요?
A. 회귀분석, 클러스터링, 인공신경망, 의사결정나무 등이 있습니다. 분석하려는 데이터의 특성과 목적에 따라 적합한 분석 기법을 선택해야합니다.

한국의 공공데이터 분석의 중요성과 효과

공공데이터는 정부 부처에서 공개된 데이터를 가리키며, 이는 기업, 연구자, 개발자, 공공기관이나 시민 등 다양한 이용자들에 의해 활용될 수 있습니다. 이를 분석하고 활용함으로써 정보화 시대에 발생하는 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 이를 통해 만들어지는 신규 사업 및 일자리 창출에도 긍정적인 기여를 하고 있습니다.

공공데이터를 활용할 때는 다양한 방법과 기술을 활용해야 합니다. 우선은 데이터를 수집해야 하는데, 이를 위해서는 간단한 웹 크롤링 기술이나 API를 활용할 수 있습니다. 그 다음 단계는 데이터 분석입니다. 이를 위해서는 다양한 분석 기술과 알고리즘이 필요합니다. 대표적인 분석 기술로는 데이터 마이닝, 머신 러닝, 인공지능 등이 있습니다. 데이터 분석을 통해 얻어진 정보를 가공하고 시각화하는 것 역시 중요합니다. 이를 통해 정보를 더욱 효과적으로 표현할 수 있습니다.

공공데이터를 통해 얻어진 정보는 여러 가지 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어 교통 분야에서는 교통체증을 예측하거나 교통사고를 줄이는데 활용될 수 있습니다. 또, 환경 분야에서는 대기 오염, 수질 오염 등의 문제를 해결하는데 활용될 수 있습니다. 그 외에도 보건, 문화, 건설, 경제 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

국내에서는 공공데이터 활성화를 위한 다양한 노력들이 이루어지고 있습니다. 가장 대표적인 예는 공공데이터 포털에서 이루어지는 데이터 공개입니다. 또한 디지털 경제 및 신산업 정책 총괄기획관, 미래창조과학부, 중소벤처기업부 등에서 공공데이터를 중심으로 다양한 정책 수립과 사업 추진이 이루어지고 있습니다.

FAQ

Q1: 공공데이터는 어떤 방식으로 수집될까요?

공공데이터는 대부분 공공기관에서 제공됩니다. 이를 위해 데이터 제공에 대한 규칙과 절차가 마련되어 있고, 일부 경우에는 법률에서 지정한 방식으로 데이터가 수집됩니다. 또한 개인정보보호 등의 문제를 고려해야 하기 때문에 수집 과정에서도 엄격한 규제가 적용됩니다.

Q2: 공공데이터를 활용하는 데 필요한 기술과 지식은 어떤 것이 있을까요?

공공데이터를 활용하기 위해서는 데이터 수집, 처리, 분석, 시각화 등 다양한 기술과 지식이 필요합니다. 기본적으로 데이터 분석 지식과 IT 기술을 보유하고 있어야 하며, 머신 러닝, 딥러닝 등의 AI 기술, 데이터 마이닝, 시각화 도구 등의 기술들도 활용될 수 있습니다.

Q3: 공공데이터 분석을 활용한 선진국 사례에는 어떤 것이 있을까요?

공공데이터 분석을 활용해 선진국에서는 다양한 분야에서 혁신적인 서비스와 제품이 개발되고 있습니다. 예를 들어 미국에서는 국가 산림관리 시스템을 구축해 산불 예측 모델을 만들어 위험 구간에 미리 대처할 수 있도록 하고, 영국에서는 공공데이터를 기반으로 인구 주요 건강 이슈를 찾아 가설을 검증하는 시스템을 구축하고 있습니다.

Q4: 공공데이터를 활용한 실무 사례는 어떤 것이 있을까요?

국내에서는 다양한 분야에서 공공데이터를 활용한 사례가 나오고 있습니다. 예를 들어 국토교통부에서는 대도시 교통체증을 예측해 해결책을 제시하는 빅데이터 교통자료분석 시스템인 ‘스마트교통 2.0’을 운영하고 있으며, 한국환경공단에서는 대기 오염 신호등 시스템을 개발하여 시민들이 대기 오염 정보를 쉽게 확인할 수 있도록 하고 있습니다. 또한, 서울시에서는 ‘시민의 소리’라는 플랫폼을 운영해 시민들의 의견을 토대로 정책을 수립하고 있습니다.