프로젝트 개요

• 프로젝트 명: 한국복지패널 데이터를 활용한 한국인 분석
• 프로젝트 목적: 한국인의 임금 경향성 분석을 통한 경제적 사각지대에 놓인 인구의 복지 확대
• 프로젝트 기간: 2023.06.07 ~. 2023.06.09
• 팀원: 이신희 (1명)
• tool: python, google colab, pandas, seaborn
• 관련 교육: 경기미래기술학교 AI 교육

프로젝트 소개

데이터 분석 및 결과

각 요소에 따른 임금 분석

• 성별 및 연령대에 따른 임금차이가 두드러짐
• 연령대에서는 중, 장년층의 임금이 가장 높고 그 이후 청년, 노년 순으로 임금이 낮아짐
• 결혼 상태 중 사별한 대상자의 경우가 가장 임금이 낮음
• 서울과 수도권 지역의 평균 임금이 다른 지역에 비해 높게 나타남

추가 분석

• 경제활동 인구중 여성은 노년/청년층의 인구가 많고 남성은 장년/중년층의 인구가 많음
• 남녀 임금 차이 원인 중 하나는 연령 분포에 따른 것일 수 있음
• 여성 노년 근로자가 많은 이유는 여성 노년 인구가 많기 때문
• 인구분포에서 노년층이 큰 비율을 차지하지만 대다수의 노년층이 소득이 없음

• 평균 소득이 낮은 지역으로 갈수록 중장년층 비율이 감소
• 연령 불균형 분포는 지역별 임금 차의 원인 중 하나일 수 있음

• 종교가 없는 경우 평균 소득이 더 높음
• 경제 활동이 활발한 중장년층이 종교가 없는 비율 높음
• 종교 보유 여부 자체보다는 연령에 따른 임금 차이

결론

본 분석을 통해 경제 활동에 활발한 인구와 그렇지 못한 인구를 구분한 결과

• 가장 큰 영향력 있는 Feature → 연령대
• 전체 인구에서 큰 부분을 차지하고 있는 노년층의 경제활동이 미비
• 지역별 임금 및 연령 분포는 불균형한 경향을 보임

→ 노년 및 지역 인구의 경제 활동에 대한 지원 필요

느낀점

• 초반 목표를 확실하게 정하지 않아 방대한 데이터 중 선택과 집중이 잘 되지 않았음
• 해당 분석에서 추가적으로 궁금한 부분을 원본 데이터에서 확인 할 수 있을것 같음 → Develope하기
• 더 다양한 시각화를 시도해볼것