ADSP 공부할 때 글자로만 외웠던 상관분석, 야매로 상관분석을 해보자.
예시를 외울 땐 상관관계를 데이터로 증명하니 쉽다고만 생각했는데
오히려 숫자만 잘 준비되면 알아서 돌아가는 t검정이 간편해보인다.
공부가 10이면 경험은 990인가봐 :(
배움의 기쁨보단 걱정이 앞서는 첫 주의 반이 지나갔다. 이제 시작이다!
가설 : 대중교통 이용이 많을 수록 교통사고가 적다 ?
기상 상태에 따른 이동수단 변화와 사고 발생의 관계를 분석하여 이에 따른 서비스 제공 방향 논의
일별 교통사고 통계 (날짜, 시도, 사고수) / 일별 단기예보 / 대중교통이용 (날짜, 시도, 이용량)
- 서울시 사고유형별 교통사고 현황 https://data.seoul.go.kr/dataList/322/S/2/datasetView.do
- 요일, 시간대별 인적 피해 교통사고 통계 https://www.data.go.kr/data/15070312/fileData.do
- 기상상태별 교통사고 통계 https://www.data.go.kr/data/15070237/fileData.do
1) 날씨에 따라 이동수단이 달라지나? 눈,비가 올 때는 자차보다 대중교통을 이용하는 경향
→ 데이터로 증명이 가능한가? (O, X)
- 일별 기상 관측 데이터, 일별 대중교통(지하철,버스) 이용량, 일별 교통량
2) 기상 상태가 안좋을 때는 교통 사고 위험이 높다.
→ 데이터로 증명이 가능한가? (O, X)
- 기상상태별 교통사고 통계
3) 날씨에 따른 이동수단 변화 추이 설명 가능.
ex. 기상 상태도 안좋고, 교통 사고도 많을 경우, 평일과 주말 중 어느 쪽? - 평일 출퇴근 시간 사고량 많다
→ 출퇴근 시간 기상 예측을 통한 대중 교통 편성 확대
ex. 기상 상태가 좋고, 교통 사고가 많을 경우, 여름과 겨울? - 겨울, 도로 결빙 문제
→ 폭설과 영하권에 상관없이 도로 결빙이 있을 수 있는 상황을 분석(안개와 영상 저온 등)하여 예방 제설
Data Analysis / 맨 땅에 헤딩