1차때 같은 조였던 에이블러 행님이 주신 페레로로쉐
이번에도 같은조~~
정말 달콤해~~ (. ❛ ᴗ ❛.)
예전에 같은 조였던 조원들도 근처래서 점심 같이먹었다
홍대 돈수백~ 맛있었다 ㅎㅎ 깍두기가 시원해
조원들이 다들 멀리살아서 중앙인 홍대에서 만났다
스터디룸은 홍대입구역에서 가까운 다다스터디룸 홍대점~
공간이 조금 좁았지만 큰 모니터로 강의도 같이 들을 수 있다
6명 / 9~18시 / 90,000원
다다스터디룸 홍대점 : 네이버
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돈수백 홍대직영점 : 네이버
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미니 프로젝트 2차는 데이터 다루기, 다듬기, 분석, 수집을 배운 후 시작된다
이번 미프는 '서울시 생활 정보 기반 대중교통 수요 분석'에 관한 프로젝트고 4단계로 구분된다
프로젝트의 주제는 4단계를 거쳐
'어느 자치구에 노선과 정류장수를 증설하면 좋을지' 분석하는 것!
단계 구분과 사용 데이터
- 구별 버스정류장 분석
- 버스노선별, 정류장별 승하차 인원 정보 데이터
- (추가)버스정류장 위치정보 데이터
- 구별 유동인구 분석
- 구별 이동 데이터(2024.1)
- 구별 주민등록인구 분석
- 서울시 주민등록 데이터
- 구별 업종등록 분석
- 구별 등록 업종 상위 10개 데이터
분석 내용
1. 구별 버스정류장 분석
노선수와 정류장수 차이가 가시적으로 보이는 지역
➡️ 강동구, 강서구, 노원구, 서대문구, 종로구, 중구
➡️ 어느 역이나 승하차평균승객수는 거의 비슷
정류장과 노선수의 비율이 궁금해서 구해보았다
➡️ 중구>>종로구 순으로 상대적으로 노선이 많아 정류장을 더 지어야 함
➡️ 강동구>강서구>노원구 순으로 상대적으로 정류장이 많아 노선을 더 지어야 함
승객 수를 기준으로 노선당 총 승객수와 정류장당 총 승객수를 살펴 보았음
정류장당 노선수와 비슷 결과를 얻을 수 있었음
➡️ 중구>동대문구>강남구>종로구>관악구 순으로 정류장을 더 지어야 함
➡️ 강동구>송파구>강서구>관악구 순으로 노선을 더 지어야함
2. 구별 유동인구 분석
➡️ 예상했듯이 강남구, 송파구, 서초구로 이동하는 인구가 많음
➡️ 어디로 이동하든 이동 시간의 평균은 비슷
이동 유형별 비율 분석 (상위 5개)
이동 유형별 비율
➡️ HH, WW의 비율이 10%로 낮은 편
➡️ 전체적으로 기타의 유입 유출이 많음
낮 이동 유형별 비율
➡️ 예상했듯 심야보다 W의 비율이 높음
심야 이동 유형별 비율
➡️ 집과 관련된 활동이 73%나 차지
- (OH의 비율+HO의 비율)
➡️ EH유형(외부-집)이 가장 많음(26%)
* E : Etc(기타지역)
* H : Home(야간 상주지)
* W : Work(주간 상주지)
* ex ) HH : H-H간 이동
* ex ) OH : H가 뒤에오는 이동유형
3. 구별 주민등록인구 분석
자치구별 주민등록수 합계
➡️ 송파구>강서구>강남구 순으로 주민등록수가 많음
4. 구별 업종등록 분석
등록업종별 사업체수와 종사자수 그래프
raw데이터의 업종은 아래 항목의 10개였으나
데이터 양이 많고 유의미한 업종 5개로 추려서 분석함
➡️ 포함항목 : 한식점, 카페, 호프, 학원, 고깃집
➡️ 제외항목 : 개인택시, 용달, 부동산, 미용실, 옷가게
그런데 딱히 유의미한 해석을 얻진 못했다.. sad
(っ °Д °;)っ
결론
노선수와 총승객수와의 상관관계가 0.6924으로 낮지 않은 관계를 보였고
정류장당 노선수와, 정류장당 총승객수의 상관관계는 0.8827로 높은 상관관계를 보였다
1,2,3,4에 거친 EDA와 상관관계를 분석한결과 결과적으로 아래와 같은 결론을 내릴 수 있었다
➡️ 중구>종로구 순으로 정류장을 더 지어야 함
➡️ 강동구>강서구 순으로 노선을 더 지어야 함
후기
우리 미프 2차 22조 고생한 거 우리팀이 제일 많이 잘 알고 잇다...
열심히 분석 다해놓고 마지막에 헤매는 바람에 결과물이 그저 '중구야..' 였지만 ㅋㅋㅋㅋ
1. 시간조절의 중요성을 느낄 수 있었고
2. 다방면으로 분석하려는 최대한의 시도를 했던
졌잘싸 미니프로젝트 2차였다 (❁´◡`❁)
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