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4.1 개요 ​

4장에서는 실제 도로명 데이터를 통해 현재 도로명주소의 현황을 살펴보고 간단한 시각화를 진행한다. 실습은 직접 데이터를 다운받고, Python 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터를 분석하는 과정으로 진행된다. Python 실습은 코랩을 사용한다.

학습 내용 ​

4.2 Colab(코랩) 사용법 익히기

프로젝트 실습 전반에서 사용할 툴인 코랩 사용법을 알아본다.

4.3 도로명주소 데이터 EDA

공개하는 주소 중 '도로명주소 데이터'를 다운받고, Python을 활용한 EDA를 통해 행정구역별 도로명주소의 수량을 알아본다.

  • 분석1. 행정구역 기준 도로명주소 개수
  • 분석2. 도로명 기준 도로명주소 개수

4.4 도로명 데이터 EDA

행정안전부의 인구데이터, 제공하는 주소 중 '구역의 도형' 데이터인 면적데이터를 추가로 활용하여 인구 대비 도로명주소 데이터, 면적 대비 도로명주소 데이터를 알아보고 지도시각화를 진행한다.

  • 분석1. 중복 도로명 개수
  • 분석2. 도로유형별 도로명 개수
  • 분석3. 도로명 식별의 한계점

4.5 주소 데이터 활용하기

행정안전부의 인구데이터, 제공하는 주소 중 '구역의 도형' 데이터인 면적데이터를 추가로 활용하여 인구 대비 도로명주소 데이터, 면적 대비 도로명주소 데이터를 알아보고 지도시각화를 진행한다.

  • 분석1. 인구 대비 도로명주소 개수 지도 시각화
  • 분석2. 면적 대비 도로명주소 개수 지도 시각화
  • 최종 지도 시각화