[모빌리티] 친환경 차량 성능 데이터 분석

• 모빌리티(자동차)
  • Ask
    • 배경 이해하기 : 전세계적 탄소 배출량 감축 목표에 핵심적인 분야
    • 비즈니스 목표 : 최적의 연비 효율 & 배출량 감소 최적화의 주요 요인 분석→ CO2 배출 저감 혁신 e.g. 유형별 평균 연비 및 배출량 비교
      • 연료 유형별 / 엔진 크기별 / 실린더 개수별 (단독 분석은 애매…?) / 제조사별 / 연도별 (혹은 차량 연령 파생변수) / 차량 클래스별
    • 협업 범위 정하기 : 생략(분석가 역할)
    • 분석 범위 및 제한 이해하기
      • 범위 :
      • 제한 :
    • 산출물 이해하기
      • 그래프(바 차트 등)
      • 수치(평균, 변화율 등)
      • 해석(정책 도입/기술적 방향성)
    • 개념

      • 실린더 : 자동차 엔진 내부에서 연료가 연소되는 공간. 실린더 개수가 많아질수록

        연료 소비	증가 (더 많은 연료 필요)
        CO2 배출량	증가 가능성 (연료 소비가 많아지므로)

  • Prepare 데이터 출처는 대시보드 참고. (2002-2022)
    주요 변수 정리는 다음과 같음.

    Category	Columns
    연비	CITY (L/100 km), HWY (L/100 km),
    COMB (L/100 km), COMB (mpg)
    배출량	EMISSIONS
    차량 특성	ENGINE SIZE, CYLINDERS, FUEL,
    TRANSMISSION, VEHICLE CLASS, MAKE, YEAR

  • Process
    • 탐색적 데이터 분석
      • (전기차 제외 가정)
      • 데이터 컬럼 타입

        Column	Data Type	Column	Data Type
        YEAR	int64	CITY (L/100 km)	float64
        MAKE	str	HWY (L/100 km)	float64
        MODEL	str	COMB (L/100 km)	float64
        VEHICLE CLASS	str	COMB (mpg)	int64
        ENGINE SIZE	float64	EMISSIONS	int64
        CYLINDERS	int64	COMB_km_per_l	float64
        TRANSMISSION	str	car_age	int64
        FUEL	str

        FUEL, TRANSMISSION, VEHICLE CLASS는 범주형 - 수치화/그룹화 후 분석
        
      • 기술통계

        Column	Mean	Min	Max	Median
        YEAR	2011.55	2000	2022	2012
        ENGINE SIZE (L)	3.36	0.8	8.4	3.0
        CYLINDERS	5.85	2	16	6
        CITY (L/100 km)	12.76	3.5	30.6	12.3
        HWY (L/100 km)	8.92	3.2	20.9	8.4
        COMB (L/100 km)	11.03	3.6	26.1	10.6
        COMB (mpg)	27.37	11	78	27
        CO2 EMISSIONS (g/km)	250.07	83	608	243
        COMB_km_per_l	9.70	3.83	27.78	9.43
        car_age	10.45	0	22	10

        • 대략 정리

          Column Name	Summary
          YEAR	평균 2011년, 최신 2022년, 가장 오래된 차량은 2000년
          ENGINE SIZE	평균 3.36L, 최대 8.4L — 고성능 모델 포함
          CYLINDERS	평균 약 6기통, 최대 16기통 — 연비 및 배출량과 양의 상관 가능성
          COMB (L/100 km)	평균 약 11.03 L/100km, 최고 효율은 3.6 L/100km
          EMISSIONS	평균 약 250 g/km, 최소 83g, 최대 608g — 대형 차량의 영향 추정
          COMB_km_per_l	평균 약 9.7 km/L, 최고 27.78 km/L 수준의 고효율 차량 존재
          car_age	평균 차량 연식 10.4년 → 노후차 포함됨

    • 결측치 개수 : 결측치 없음…?
    • 이상치(IQR 기반)

      Column	Outlier	Column	Outlier
      YEAR	0개	ENGINE SIZE	174개
      CYLINDERS	140개	CITY (L/100 km)	325개
      HWY (L/100 km)	218개	COMB (L/100 km)	289개
      COMB (mpg)	298개	EMISSIONS	412개
      COMB_km_per_l	277개	car_age	105개

[공공데이터] 서울시 부동산 데이터 분석

• 공공데이터(부동산)

  • Ask

    • 배경 이해하기 : 2018-2024년 동안의 거래량과 가격 변동성 심화 by 금리 변동, 정책 규제, 경기 상황
    • 비즈니스 목표 : 고객 유형별 맞춤 매물 추천하기 e.g. 지역 안전성(거주 목적), 미래 가치(투자 목적), 매수/매도 타이밍
      • 프리미엄 요인 분석.. 도 가능하다면 괜찮을 것 같음
      • 예시 이외) 신혼부부나 소형가구 : 저렴하고 실속 있는 소형, 거주환경 좋은 지역
      • 예시 이외) 노년층 / 고령자 : 지하 없고 저층, 생활편리성, 연립다세대 선호
      • 투자자의 성향에 따라 나눌 수 있음(하이리스크 하이리턴- 표준편차가 큰 지역 + 최근 가격 급등 / 안전추구 - 표준편차 낮고 가격이 안정적으로 상위 유지)
      • 자치구별 / 건축연도별 / 면적구간별 거래금액

  • Prepare

    주요 변수 정리 :

    변수 범주	포함된 컬럼
    거래 정보	RCPT_YR (거래 연도), CTRT_DAY (계약일)
    위치 정보	CGG_NM (자치구명), STDG_NM (법정동명)
    건물 정보	ARCH_YR (건축연도), BLDG_NM (건물명)
    금액 및 면적	THING_AMT (거래금액), ARCH_AREA (건축면적), LAND_AREA (대지면적)
    기타 속성	FLR (층), BLDG_USG (건물용도)

  • Process

    • 탐색적 데이터 분석

      • 데이터 컬럼 타입

        Column	Data Type	Column	Data Type
        RCPT_YR (거래연도)	object	LOTNO_SE_NM (지번구분명)	object
        CGG_CD (자치구코드)	object	MNO (본번)	object
        CGG_NM (자치구명)	object	SNO (부번)	object
        STDG_CD (법정동코드)	object	BLDG_NM (건물명)	object
        STDG_NM (법정동명)	object	THING_AMT (물건금액(만원))	int64
        LOTNO_SE (지번구분코드)	float64	ARCH_AREA (건물면적)	float64
        LAND_AREA (대지면적)	float64	FLR (층)	float64
        RGHT_SE (권리구분)	object	RTRCN_DAY (취소일)	object
        ARCH_YR (건축연도)	float64	BLDG_USG (건물용도)	object
        DCLR_SE (신고구분)	object	OPBIZ_RESTAGNT_SGG_NM (개업공인중개사의 시군구명)	object
        CTRT_DAY (계약일)	object

      • 기술통계(2024 기준)

        Column	Mean	Median	Min	Max
        RCPT_YR (거래연도)	2024.0	2024.0	2024.0	2024.0
        LOTNO_SE (지번구분코드)	1.00	1.00	1.00	3.00
        CTRT_DAY (계약일자)	20,240,340	20,240,600	20,210,210	20,241,010
        THING_AMT (거래금액)	88,599	66,000	2,600	2,850,000
        ARCH_AREA (건축면적)	68.03	59.92	8.48	2,932.27
        LAND_AREA (대지면적)	18.65	0.00	0.00	30,822
        FLR (층수)	7.89	6.00	-2.00	68.00
        RTRCN_DAY (해제일자)	20,240,620	20,240,620	20,240,100	20,241,010
        ARCH_YR (건축연도)	1986.78	2004.00	0.00	2024.00

        

        e.g. 강남이 고가 매물이 많고, 금액 편차도 큼

        • 대략 정리(2024 기준)

          variable	summary
          거래 연도 (RCPT_YR)	2024 단일 연도 데이터
          계약일 (CTRT_DAY)	YYYYMMDD 형태의 숫자형 날짜,

          가장 빠른 거래: 2021년 10월,
          가장 늦은 거래: 2024년 10월 |
          | 거래금액 (THING_AMT) | 평균 약 8,860만원, 중앙값 6,600만원, 최대 거래 28.5억까지 존재 |
          | 건축면적 (ARCH_AREA) | 평균 68㎡, 최대 2,932㎡의 초대형 건물 포함 (상가/오피스텔 가능성) |
          | 대지면적 (LAND_AREA) | 평균 18.6㎡, 중앙값 0 → 대지정보 미포함 건물 다수 |
          | 층수 (FLR) | 평균 7.9층, 최대 68층, 지하층(-2층) 포함되어 있음 |
          | 건축연도 (ARCH_YR) | 평균 1986년, 중앙값 2004년 → 노후 건물과 신축 혼재.
          최솟값 0은 결측치로 보임. 보정 필요 |
          | 해제일자 (RTRCN_DAY) | 일부 계약만 해제 기록 있음
          (총 3,172건) |

    • 결측치 개수 :
      DCLR_SE (신고구분)2개 , OPBIZ_RESTAGNT_SGG_NM(공인중개사 시군구)8854개
      ※ 거래 취소(RTRCN_DAY)가 있는 건은 분석에서 제외 권장

    • 이상치(IQR 기반)

      Column	Outlier	Column	Outlier
      RCPT_YR	0개	LAND_AREA	3,680개
      LOTNO_SE	167개	FLR	1,796개
      CTRT_DAY	1,821개	RTRCN_DAY	0개
      THING_AMT	3,956개	ARCH_YR	889개
      ARCH_AREA	2,506개