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