[통계] Day 2-1 데이터 형태: 순서형, 이진, 시계열, 공간

다양한 유형의 데이터 분석과 시각화 방법

데이터 분석은 다양한 유형의 데이터를 이해하고 분석하는 과정을 포함합니다. 각 유형의 데이터는 그 특성에 따라 다른 분석 및 시각화 방법을 요구합니다. 이제 몇 가지 주요한 데이터 유형과 그에 따른 분석 방법을 살펴보겠습니다.

1. 순서형 데이터 $($Ordinal data$)$:
순서형 데이터는 서로 다른 카테고리에 속하면서도 일정한 순서나 계층 구조를 가지는 데이터입니다. 이러한 데이터를 분석할 때에는 중앙값, 사분위수, 백분위수 등의 대표값을 사용하여 데이터의 특성을 파악합니다. 시각화에는 막대 그래프나 도수분포표와 같은 방법을 활용합니다.

2. 이진 데이터 $($Binary data$)$:
이진 데이터는 두 가지 값 중 하나만 가지는 데이터로, 명목형 데이터와 유사한 특성을 가집니다. 주로 의사결정 문제와 관련이 있으며, 비율, 오즈비$($odds ratio$)$, 로그 오즈비 등의 측정 지표를 사용하여 분석합니다.

3. 시계열 데이터 $($Time Series Data$)$:
시계열 데이터는 일정 시간 간격으로 측정된 데이터로, 시간의 흐름에 따라 변화하는 특성을 가집니다. 경제학, 기상학, 인터넷 트래픽, 의료 분야 등에 활용됩니다. 시계열 분해, 이동편균, 지수 평활법, ARIMA 등과 같은 분석 방법을 사용하여 데이터의 패턴과 트렌드를 파악합니다.

4. 공간 데이터 $($Spatial Data$)$:
공간 데이터는 지리 정보 시스템$($GIS, Geographic Information System$)$에서 다루는 데이터로, 지리 정보를 저장하고 분석합니다. 도시계획, 환경 보호, 군사 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 포인트, 라인, 폴리곤 형식으로 데이터를 표현하며, 지도와 같은 시각화 방법을 활용하여 분석 결과를 시각적으로 나타냅니다.

각 유형의 데이터는 특정 분야나 문제에 적합한 분석 및 시각화 방법을 선택하여 데이터의 의미를 해석하는 데 도움을 줍니다. 데이터의 특성을 잘 파악하고 적절한 도구를 활용한다면 데이터로부터 더 많은 의미있는 정보를 얻어낼 수 있습니다.

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GeoPandas: 지리 공간 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리

GeoPandas는 파이썬 데이터 분석 라이브러리인 Pandas의 확장 버전으로, 지리 공간 데이터를 다루는데 특화된 도구입니다. 지리 공간 데이터란 지리적 위치 정보와 속성 데이터가 결합된 데이터로, 지도 상에서의 위치나 공간 분석 등에 활용됩니다.
GeoPandas를 사용하면 지리 공간 데이터를 로드하고 저장하고 분석하는 작업을 편리하게 수행할 수 있습니다. 이 라이브러리는 Pandas와 함께 사용되기 때문에, 데이터 분석 작업의 일부로 지리 공간 데이터를 효과적으로 다룰 수 있습니다.

 

서울 지리 공간 데이터

GeoJSON: 지리 공간 데이터의 교환 형식
GeoJSON은 지리 공간 데이터를 교환하기 위한 형식 중 하나로, 텍스트 기반의 인간 친화적인 형태를 가지고 있습니다. 이 형식은 지오메트리 정보와 속성 데이터를 함께 포함하며, 지리 공간 데이터의 다양한 유형$($점, 선, 면 등$)$을 표현할 수 있습니다.

Feature 객체의 구성
GeoJSON 파일에 포함된 지리 공간 데이터는 Feature 객체로 구성됩니다. Feature 객체는 세 가지 핵심 속성으로 구성되어 있습니다.

1. Type: 객체의 유형을 나타내는 문자열. 예를 들어, 서울시 행정구역 경계 데이터의 경우, "Feature"로 설정됩니다.
2. Geometry: 객체의 지오메트리 정보를 포함하는 객체. 이 속성은 type과 coordinates 속성으로 구성됩니다. type은 지오메트리의 유형$($점, 선, 면 등$)$을 나타내는 문자열로, 서울시 행정구역 경계 데이터의 경우, "MultiPolygon"으로 설정됩니다. coordinates는 지오메트리를 구성하는 좌표 정보로, 이 데이터에서는 서울시 구역을 나타내는 다각형 좌표 정보를 포함하고 있습니다.
3. Properties: 객체에 대한 추가 정보를 포함하는 객체. 서울시 행정구역 경계 데이터의 경우, 각 구의 name_eng과 name_kor 속성을 포함하고 있습니다. 이 외에도 id, code, name 등의 속성 정보를 포함할 수 있습니다.

GeoPandas를 사용하면 이러한 GeoJSON 형식의 지리 공간 데이터를 다루는 것이 용이해집니다. 이 라이브러리를 활용하여 지리 데이터 분석 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다.