2020 빅데이터 보고서

본 내용은 " 2020_빅데이터 레포트 " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2023.05.05

문서 내 토픽

• 1. 미국 지역별 소득 지수

  해당 트리맵을 보면, 미국의 중앙 지역, 남쪽 지역, 동북 지역에 인구수에 따른 소득 지수가 높은 것을 알 수 있습니다.

• 2. 고등학교 졸업률과 범죄율

  해당 트리맵을 보면, 고등학교 졸업률이 낮은 지역이 상대적으로 범죄율이 높게 나타난다는 것을 알 수 있습니다.

• 3. 소득, 문맹률, 인구수

  해당 버블차트를 보면, 소득이 높고 문맹률이 낮은 지역일수록 인구수가 높게 나타난다는 것을 알 수 있습니다.

• 4. 문맹률, 범죄율, 지역 면적

  해당 버블차트를 보면, 문맹률과 범죄율이 낮은 지역의 면적이 문맹율이 높고 범죄율이 높은 지역의 면적보다 상대적으로 적다는 것을 알 수 있습니다.

• 5. 나무 둘레 분포

  해당 히스토그램을 보면, 둘레가 10~15 사이인 나무가 눈에 띄게 많다는 것을 알 수 있습니다. 또한, 둘레가 20 이상인 나무가 가장 적다는 것을 알 수 있습니다.

• 6. 주별 2차원 및 3차원 축소 결과

  2차원 축소 결과와 3차원 축소 결과를 보면, 거의 대부분의 주가 y축의 25값을 넘지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 또한, 각 주가 서로 비슷한 부분에 밀집되어 전반적으로 3개의 군집을 이루는 것을 확인할 수 있습니다.

• 7. 주택가격 예측 모델

  평균주택가격(medv) = 36.62031 + (3.84464 * rm) - (16.46915 * nox) 골라내기 전 설명력을 보면 0.7291이고, 골라낸 후의 설명력을 보면 0.7299인 것을 보았을 때 더 단순한 mod2의 설명력이 mod1의 설명력보다 낫다는 것을 알 수 있습니다.

• 8. 대학 입학 예측 모델

  model <- glm(admit ~ gre + gpa + rank, data =train) 0.1095209 0.6621347

• 9. 앱 다운로드 분석

  박스플롯 결과를 보면, 게임 카테고리의 다운로드 수가 특별히 많다는 것을 알 수 있습니다. 버블차트 결과를 보면, 리뷰가 많고 크기가 클수록 다운로드 건수가 많아진다는 것을 알 수 있습니다. 실제 구글 플레이 스토어에서 크기가 큰 앱은 대부분 게임이 차지한다는 통계 결과를 보았을 때 위에 있는 버블차트와 그 경향성이 비슷하다는 것을 알 수 있습니다.

• 10. 오바마 대통령 당선 연설문 분석

  연설문을 워드클라우드로 작성해본 결과, '미국', '국민', '여러분', '캠페인' 이라는 단어의 빈도수가 특별히 높다는 것을 알 수 있습니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 주제2: 고등학교 졸업률과 범죄율

  고등학교 졸업률과 범죄율 간의 관계를 분석하는 것은 매우 중요한 주제입니다. 교육 수준과 범죄 발생 간의 상관관계를 파악하면 범죄 예방 및 감소를 위한 정책 수립에 도움이 될 것입니다. 예를 들어 고등학교 졸업률이 낮은 지역의 경우 범죄율이 높게 나타날 수 있으므로, 이러한 지역에 대한 교육 지원 및 범죄 예방 프로그램을 강화할 필요가 있습니다. 또한 고등학교 졸업률과 범죄율 간의 상관관계를 분석하여 교육이 범죄 예방에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 교육 정책과 범죄 예방 정책을 연계하여 보다 효과적인 대책을 마련할 수 있을 것입니다.

• 2. 주제4: 문맹률, 범죄율, 지역 면적

  문맹률, 범죄율, 지역 면적은 지역의 사회 경제적 특성을 파악하는 데 중요한 지표입니다. 이 세 가지 요소 간의 상관관계를 분석하면 지역 간 격차와 문제점을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 문맹률이 높고 범죄율이 높은 지역의 경우 교육 기회 확대와 범죄 예방 대책이 필요할 것입니다. 또한 지역 면적이 넓은 경우 인프라 구축과 공공 서비스 제공에 어려움이 있을 수 있으므로, 이에 대한 대책 마련이 필요할 것입니다. 이처럼 문맹률, 범죄율, 지역 면적 간의 관계를 분석하면 지역 간 격차 해소와 균형 발전을 위한 정책 수립에 도움이 될 것입니다.

• 3. 주제6: 주별 2차원 및 3차원 축소 결과

  주별 2차원 및 3차원 축소 결과 데이터는 각 주의 특성을 파악하고 비교하는 데 유용한 정보를 제공합니다. 이 데이터를 활용하면 주 간 유사성과 차이점을 시각적으로 확인할 수 있으며, 이를 바탕으로 지역 간 균형 발전을 위한 정책 수립에 활용할 수 있습니다. 예를 들어 유사한 특성을 가진 주들을 그룹화하여 지역 간 협력 방안을 모색할 수 있습니다. 또한 차이가 큰 주들의 경우 그 원인을 분석하고 이를 해소하기 위한 정책을 수립할 수 있습니다. 종합적으로 볼 때 주별 2차원 및 3차원 축소 결과 데이터는 지역 간 격차 해소와 균형 발전을 위한 중요한 기초 자료가 될 것입니다.

• 4. 주제8: 대학 입학 예측 모델

  대학 입학 예측 모델은 교육 정책 수립과 학생 진로 지도에 매우 유용한 도구입니다. 이 모델을 통해 대학 입학 경쟁률과 합격 가능성을 예측할 수 있으며, 이를 바탕으로 교육 정책과 학생 지원 방안을 수립할 수 있습니다. 예를 들어 특정 대학이나 학과의 경쟁률이 높은 경우 해당 분야의 교육 기회 확대나 진로 상담 강화 등의 정책을 수립할 수 있습니다. 또한 개인 학생들은 이 모델을 활용하여 자신의 입학 가능성을 예측하고 적절한 진로 계획을 수립할 수 있습니다. 종합적으로 볼 때 대학 입학 예측 모델은 교육 정책 수립과 학생 진로 지도에 매우 유용한 도구가 될 것입니다.

• 5. 주제10: 오바마 대통령 당선 연설문 분석

  오바마 대통령의 당선 연설문 분석은 정치적 메시지와 리더십을 이해하는 데 매우 유용한 정보를 제공합니다. 이 연설문을 분석하면 오바마 대통령의 정책 방향, 국민에 대한 메시지, 리더십 스타일 등을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 연설문의 어휘와 문체 분석을 통해 오바마 대통령의 소통 방식과 리더십 스타일을 이해할 수 있습니다. 또한 연설문의 주요 주제와 내용 분석을 통해 그의 정책 방향과 국민에 대한 비전을 파악할 수 있습니다. 이러한 분석 결과는 정치인의 리더십과 정책을 이해하고 평가하는 데 도움이 될 것입니다.