• 공공데이터 분석
• 다음의 버전을 사용했습니다.
• !pip install plotnine==0.5.0
• !pip install --upgrade pandas==0.23.4
• !pip install folium==0.5.0
• 📺 전체영상 보기

• 인프런 : https://www.inflearn.com/course/공공데이터로-파이썬-데이터-분석-시작하기

• 아래 튜토리얼은 다음의 저장소에 코드와 설명을 보완해서 새로 올렸습니다.

  • corazzon/open-data-analysis-basic: 공공데이터로 데이터 분석 시작하기 기초

• 이디야는 스타벅스 근처에 입점한다는 설이 있었습니다. 과연 이디야와 스타벅스의 매장입지는 얼마나 차이가 날까요? 관련 기사를 읽고 구별로 이디야와 스타벅스의 매장을 기사와 유사하게 분석하��� 시각화 해보면서 Python, Pandas, ggplot(plotnine), Numpy, Folium에 익숙해져 봅니다.
• 인용기사 : [비즈&빅데이터]스타벅스 '쏠림' vs 이디야 '분산'
• 공공데이터 포털에서 제공하고 있는 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터를 분석합니다. 대분류와 중분류 데이터를 Pandas, ggplot, folium으로 분석합니다.
• 데이터 출처 : https://www.data.go.kr/dataset/15012005/fileData.do

📺 [1/7] Python, Pandas, folium으로 스타벅스, 이디야 매장 위치 분석하기

📺 [2/7] Pandas의 groupby를 활용해 구별 스타벅스, 이디야 매장수 비교

📺 [3/7] GeoJSON을 활용하여 folium의 choropleth를 통해 행정구역별로 스타벅스, 이디야 매장 합계를 표현하기

📺 [4/7] 서울 구별 스타벅스 매장 분포와 밀집도를 GeoJSON을 활용하여 folium의 choropleth 와 CircleMarker 로 표현하기

📺 [5/7] 서울 구별 이디야 매장 분포와 밀집도를 GeoJSON을 활용하여 folium의 choropleth 와 CircleMarker 로 표현하기

📺 [6/7] Pandas의 reshaping data 활용하여 스타벅스, 이디야 매장수 비교하기, 구별 위도/경도 평균 구하기

📺 [7/7] Pandas의 pivot_table로 구한 데이터를 Folium의 CircleMaker로 매장수 크기를 반영해 그리기

• 배스킨라빈스와 던킨도너츠 매장위치 분석
• 뚜레쥬르와 파리바게뜨 매장위치 분석
• 데이터 출처 : https://www.data.go.kr/dataset/15012005/fileData.do

📺 [1/4] 파이썬 Pandas pd.read_csv로 파일 불러오기, shape로 요약보기, str.contains 로 특정 상호가져오기

📺 [2/4] 파이썬 Pandas 의 value_counts, unique, columns, describe 를 사용하고 gglplot 문법으로 시각화 하여 업종 분석하기

📺 [3/4] 배스킨라빈스와 던킨도너츠 위치분석 - Pandas의 str.contains 로 상호명을 전처리하고 folium.Map과 Marker를 활용하기

📺 [4/4] 뚜레쥬르, 파리바게뜨 매장 위치분석 - Python, Pandas, ggplot(plotnine), folium 사용하기

• 공공데이터 포털에서 제공하고 있는 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터를 분석합니다.
• 대분류와 중분류 데이터를 Pandas, ggplot, folium으로 분석합니다.

• google colaboratory 에서 내 드라이브에 저장을 하시게 되면 실행권한이 생깁니다.

• 소상공인 상권정보 상가업소 데이터

• 데이터 출처 : https://www.data.go.kr/dataset/15012005/fileData.do

• 사용 데이터

  • 상권별 업종밀집통계 2016
  • 서울특별시 자치구별_상권분석 정보 2017
  • 상가업소정보(2017년 9월)

📺 [1/3] 상가(상권)정보로 위경도 정보 활용하기, 판다스로 데이터 로드하기 미리보기

📺 [2/3] 상가(상권)정보로 위경도 정보 활용하기, 판다스로 결측치 분석하기, ggplot 문법으로 시각화하기

📺 [3/3] 상가(상권)정보로 위경도 정보 활용하기, 판다스로 결측치 분석하기, ggplot 문법으로 시각화하기, 대분류, 중분류별

• 주택분양보증을 받아 분양한 전체 민간 신규아파트 분양가격 동향
• 2013년부터 2018년까지 부동산 가격 변동 추세가 아파트 분양가에도 반영될까요? 공공데이터 포털에 있는 데이터를 Pandas 의 melt, concat, pivot, transpose 과 같은 reshape 기능을 활용해 분석해 봅니다. 그리고 groupby, pivot_table, info, describe, value_counts 등을 통한 데이터 요약과 분석을 해봅니다.
• 데이터 출처 : https://www.data.go.kr/dataset/3035522/fileData.do
• 사용 데이터
  • 전국 평균 분양가격(2018.4월)

📺 [1/6] 신규 민간 아파트 분양가격 데이터셋 소개

📺 [2/6] Pandas로 데이터 불러오고 요약하기

📺 [3/6] Pandas 의 groupby, pivot_table 사용하기

📺 [4/6] 파이썬에서 ggplot 문법을 사용해 시각화 하기

📺 [5/6] 2015년 이전 아파트 분양가 데이터 전처리하기

📺 [6/6] Pandas의 concat으로 데이터 합치고 boxplot 그리기

• 전국에는 많은 도시공원이 있습니다. 우리 동네에는 어떤 공원이 있을까요? 지역별로 어떤 공원이 어디에 분포되어 있는지 Folium을 통해 시각화 해봅니다.
• 전국 도시공원 정보(공원유형, 보유시설 등)
• 공공데이터 개방 표준데이터 속성정보(표현형식/단위 등)는 행정자치부에서 고시한 [공공데이터 개방 표준(제2015-51호)]를 참고해야함
• 데이터 출처 : https://www.data.go.kr/dataset/15012890/standard.do
• 사용 데이터
  • 전국도시공원표준데이터

📺 [1/5] 전국 도시 공원 표준 데이터 불러오기, 요약하기

📺 [2/5] 주소 및 사용하지 않는 컬럼 결측치 처리

📺 [3/5] ggplot(plotnine)시각화 지역별, 공원구분별 시각화

📺 [4/5] 경기도 도시공원 Folium 으로 보기

📺 [5/5] 서울, 제주 도시공원 결측치, 이상치, 오류값 분석, Folium 으로 시각화

• 년/월/일/요일/시간 별 대여현황 분석
• 대여소 위치 크롤링으로 수��
• 대여소 위치 Folium으로 시각화 하기
• 데이터 출처 :
  • 대여 정보 : http://data.seoul.go.kr/dataList/datasetView.do?infId=OA-15182&srvType=F&serviceKind=1&currentPageNo=1
  • 대여소 정보 : https://www.bikeseoul.com/app/station/moveStationSearchView.do?currentPageNo=

• 업무추진비 데이터 병합 및 전처리
• 업무추진비 사용처 워드클라우드로 그리기
• 데이터 출처 :
  • 서울시 업무추진비 | 부서별 집행 현황 | 서울시 정보소통광장(정보공개)
  • github : https://github.com/seoul-opengov/opengov

• https://goo.gl/x8kasp