코리아IT아카데미 프로젝트
언제나 우리 곁에 지하철 다있소
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- 과정명
- 파이썬을 활용한 빅데이터 UI 전문가 양성과정
- 발표일
- 2025-04-01
- 담당강사
- 전준형 강사
팀원 & 담당파트
- 신부야
- 데이터 수집, 시각화, 분석, 발표
- 정수영
- 웹 개발, 데이터 모델링
- 고순명
- 데이터 수집, 시각화, 분석
- 공동작업
- 데이터 전처리, 피피티
분석 목표
본 프로젝트는 서울시 1-9호선 지하철 역별·노선별 이용객 수와 역사 면적 대비 편의시설 간의 관계를 분석함으로써, 지하철 이용의 편의성 및 안전성을 정량적으로 평가하는 데에 목표가 있다.
분석 방법
- 데이터 수집(철도 데이터 포털, 서울 교통 빅데이터 플랫폼, 서울교통공사 등)
- 데이터 전처리(pandas, numpy)
- 데이터 분석(기술적 통계)
: 탐색적 데이터 분석
> 데이터를 이해하고 해석
> 지하철 역 별 편의시설의 종류, 분포, 승객과의 연관성 등을 통계적으로 깊이 있게 분석
> 데이터 시각화
분석 결과
- 화장실 : 환승역에 더 많이 분포되어있음.
- 지하상가 : 대체로 이용객수가 많은 곳에 많은 편. 면적과는 관련성이 없음.
- 물품 보관함 : 대부분이 외국인들도 많이 몰리는 관광지쪽에 집중 분포되어 있음. -> 사용용도에 맞게 잘 분포된것으로보임
- 자전거보관대: 승,하차 인원과의 상관관계를 분석한 결과 , 둘다 약한 상관관계가 나타남. -> 따릉이 사업의 영향
- 소화기 : 역사 면적과 양의 상관관계를 가지고 있어 면적이 넓을수록 대체로 소화기의 개수가 많음. -> 소방법 준수
- 스마트 도서관 : 88군데의 서울 지하철 역사에 고루 분포
- 전체적으로 EDA에서 끝난 분석이었다. 분석의 깊이가 얕았다. 연계할 데이터가 없었다.
사용기술 및 개발환경
- 데이터 출처 : 철도 데이터 포털, 서울 교통 빅데이터 플랫폼, 서울교통공사
- 수집 방법 : 공공데이터를 수집
- 개발도구 : matplotlib, seaborn, pyplot, pandas, numpy, folium
- 개발언어 및 프레임워크 : Python, Jupyter Notebook, django, DBeaver
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- 언제나 우리 곁에 지하철 다있소
- 신촌지점
- 파이썬을 활용한 빅데이터 UI 전문가 양성과정
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