Tableau를 활용한 2021년 어린이 교통사고 통계 분석

문서 내 토픽

1. Tableau 데이터 시각화

Tableau를 활용하여 2021년 12세 이하 어린이 교통사고 데이터를 시각화하는 방법을 다룬다. 도로교통공단의 지역별 교통사고 통계 데이터를 클리닝하여 불러오고, 사고건수, 경상자수, 중상자수, 사망자수 등의 측정값을 텍스트 마크, 사각형 박스, 지도, 차트, 트리맵 등 다양한 표현 방식으로 시각화하는 과정을 상세히 설명한다.
2. 어린이 교통사고 통계 분석

2021년 12세 이하 어린이 교통사고는 총 8,889건이 발생했으며, 경기도에서만 2,600여 건이 발생했다. 시도별, 시군구별 사고 건수를 분석한 결과 용인시가 사고건수 1위를 차지했다. 인구수 대비 사고건수를 비교하면 용인시의 교통사고 발생률이 높음을 알 수 있다. 이는 부모의 안전교육 강화와 운전자의 보행자 안전 주의 필요성을 시사한다.
3. 대시보드 구성 및 상호작용

네 개의 워크시트(부상자 및 사망 총계, 시도별 어린이 교통사고 비율, 시도별 시군구 사고 차트, 시도별 사고건수 트리맵)를 통합하여 '2021년 시도별 어린이 교통사고 현황' 대시보드를 구성한다. 지도 시트의 필터 동작을 설정하여 특정 지역 선택 시 다른 시트의 데이터가 연동되도록 구현한다.
4. 데이터 클리닝 및 전처리

도로교통공단의 교통사고분석시스템에서 다운로드한 원본 데이터를 클리닝하여 정확한 보행자 어린이 교통사고 데이터만 추출한다. 전체 교통사고 데이터에서 차량 운전자를 제외하고 12세 이하 어린이 보행자 사고만 선별하여 분석 대상으로 삼는다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. Tableau 데이터 시각화

Tableau는 현대적인 데이터 분석 환경에서 매우 강력한 도구입니다. 직관적인 인터페이스와 드래그-드롭 기능으로 비전문가도 복잡한 데이터를 시각화할 수 있다는 점이 큰 장점입니다. 다양한 차트 유형과 색상 팔레트를 지원하여 데이터의 특성에 맞는 최적의 표현이 가능합니다. 다만 대용량 데이터 처리 시 성능 최적화가 필요하며, 라이선스 비용이 상당하다는 점은 고려해야 할 사항입니다. 전반적으로 비즈니스 인텔리전스와 데이터 기반 의사결정을 위한 필수적인 도구라고 평가합니다.
2. 어린이 교통사고 통계 분석

어린이 교통사고 통계 분석은 공공 안전을 위해 매우 중요한 연구 분야입니다. 사고 발생 시간, 장소, 원인 등을 체계적으로 분석하면 예방 정책 수립에 실질적인 도움이 됩니다. 데이터 기반의 접근으로 고위험 지역과 시간대를 파악하여 집중적인 안전 교육과 인프라 개선이 가능합니다. 어린이의 생명과 안전이 걸린 문제이므로 정확한 데이터 수집과 신뢰할 수 있는 분석이 필수적입니다. 이러한 분석 결과가 실제 정책으로 반영되어 사고 감소로 이어지기를 기대합니다.
3. 대시보드 구성 및 상호작용

효과적인 대시보드 구성은 데이터 시각화의 성공을 결정하는 핵심 요소입니다. 사용자의 목적에 맞는 KPI 선정, 직관적인 레이아웃, 명확한 색상 구분이 중요합니다. 상호작용 기능은 사용자가 데이터를 능동적으로 탐색할 수 있게 하여 인사이트 도출을 촉진합니다. 필터, 드릴다운, 하이라이팅 등의 기능이 적절히 구현되면 대시보드의 가치가 크게 향상됩니다. 다만 과도한 상호작용은 오히려 사용성을 해칠 수 있으므로 균형잡힌 설계가 필요합니다. 사용자 피드백을 반영한 지속적인 개선이 최적의 대시보드를 만드는 길입니다.
4. 데이터 클리닝 및 전처리

데이터 클리닝과 전처리는 분석의 기초이며 결과의 신뢰성을 좌우하는 중요한 단계입니다. 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 형식 통일 등의 작업이 철저히 이루어져야 정확한 분석이 가능합니다. 실무에서는 전체 분석 시간의 60-80%가 이 단계에 소요될 정도로 시간이 많이 걸립니다. 자동화 도구의 활용으로 효율성을 높일 수 있지만, 데이터의 특성을 이해하는 도메인 전문가의 판단이 여전히 필수적입니다. 품질 높은 데이터 전처리 없이는 아무리 정교한 분석 기법도 의미 있는 결과를 도출할 수 없습니다.