데이터 시각화, 기말과제물 (2023 1학기, 30점 만점)

문서 내 토픽

1. 데이터 시각화 사례

이 기사에서는 1981년부터 2023년까지의 바닷물 온도 데이터를 시각화 하였다. 연도별로 극지를 제외한 해수면의 온도 변화를 나타냈는데, 데이터 시각화를 통해 올해 해수면 수온이 관측이래 사상최고치를 기록하면서 기후위기의 위험성을 데이터를 통해 알리고 있다. 특히, 작년의 해수면 수온 데이터는 주황색으로, 예년의 해수면 온도 데이터(1982년~2011년까지의 평균)는 점선으로 표시하여 올해 수온의 증가세가 심각한 편임을 보여준다.
2. 서울, 부산, 대구, 인천의 미세먼지 (PM10) 시각화

미세먼지 수치 자료를 담고있는 pm_data.xlsx 파일을 불러오기 위해 xlsx 패키지를 활성화 하였다. pm_data변수에 미세먼지 수치 자료를 넣고 ggplot2패키지를 통해 각 도시별 미세먼지 수치를 시각화 하였다. geom_line으로 선그래프를 나타내었으며, x축은 원자료의 날짜(date), y축은 원자료의 도시별 미세먼지 수치를 나타낸다. 각 도시별 미세먼지 수치 그래프를 구분하기 위해 col="도시"구문을 사용했다. 그 결과, 수도권에 위치한 서울과 인천이 다른 도시에 비해 대체로 더 높은 미세먼지 수치를 기록한 것으로 나타났다.
3. 한국, 북한, 중국, 일본의 국경선 시각화

한국, 북한, 중국, 일본의 국경선을 시각화하기 위해 geodata 패키지를 활용하였다. 전 세계의 지도를 제공하는 GADM의 데이터를 내려받는 geodata패키지의 함수는 gadm()인데, 이를 활용해 국경선을 시각화 하였다. 한국의 국가코드는 KOR, 북한은 PRK, 중국은 CHN, 일본은 JPN이다. 각 국가의 국경선 데이터를 gadm()함수로 불러와 sf객체로 변환한 뒤 ggplot()과 geom_sf()함수로 시각화하였다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 데이터 시각화 사례

데이터 시각화는 복잡한 정보를 쉽고 직관적으로 전달할 수 있는 강력한 도구입니다. 다양한 분야에서 데이터 시각화 사례를 살펴보면, 통계, 경영, 과학, 의료 등 광범위한 영역에서 활용되고 있음을 알 수 있습니다. 특히 시각화 기법을 통해 데이터의 패턴, 추세, 상관관계 등을 효과적으로 파악할 수 있어 의사결정에 큰 도움을 줍니다. 앞으로도 데이터 시각화 기술의 발전과 더불어 다양한 분야에서의 활용이 증가할 것으로 기대됩니다.
2. 서울, 부산, 대구, 인천의 미세먼지 (PM10) 시각화

미세먼지는 건강과 환경에 심각한 영향을 미치는 중요한 문제입니다. 서울, 부산, 대구, 인천 등 주요 도시의 미세먼지 농도를 시각화하면 지역 간 비교와 추이 분석이 가능할 것입니다. 이를 통해 미세먼지 저감을 위한 정책 수립과 효과 모니터링에 활용할 수 있습니다. 또한 시각화된 데이터는 시민들의 미세먼지 인식 제고와 행동 변화를 이끌어내는 데에도 기여할 수 있습니다. 미세먼지 문제 해결을 위해서는 정부, 기업, 시민 모두의 노력이 필요하며, 데이터 시각화는 이 과정에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
3. 한국, 북한, 중국, 일본의 국경선 시각화

한국, 북한, 중국, 일본 등 동북아시아 국가들의 국경선을 시각화하는 것은 지정학적 이해와 분석에 매우 유용할 것입니다. 이를 통해 국가 간 영토 분쟁, 자원 개발, 군사 활동 등 다양한 이슈를 파악하고 대응할 수 있습니다. 또한 국경선 시각화는 지역 간 협력과 교류 증진을 위한 기초 자료로도 활용될 수 있습니다. 특히 한반도 문제와 관련하여 국경선 데이터는 정치, 경제, 안보 등 다양한 측면에서 중요한 의미를 가질 것입니다. 국경선 시각화 작업은 동북아시아 지역의 안정과 번영을 위한 노력에 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다.