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수업 데이터에서 30개 도시 전체, 상업도시, 공업도시의 인구수와 고용인구의 평균, 표준편차, 분산을 구하고 상업도시와 공업도시 간의 차이를 비교하시오.

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한컴오피스
최초등록일 2023.11.06 최종저작일 2023.10
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수업 데이터에서 30개 도시 전체, 상업도시, 공업도시의 인구수와 고용인구의 평균, 표준편차, 분산을 구하고 상업도시와 공업도시 간의 차이를 비교하시오.
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    목차

    Ⅰ. 서론

    Ⅱ. 본론
    1. 데이터 수집 및 전처리
    2. 상업도시와 공업도시의 인구수와 고용인구

    Ⅲ. 결론

    Ⅳ. 참고문헌

    본문내용

    Ⅰ. 서론

    인구와 고용 인구는 도시 경제의 발전과 밀접한 관련이 있습니다. 따라서 인구와 취업인구의 평균값, 표준편차, 분산 등을 파악해야 합니다. 이를 위해 30개 도시·소상공인 도시의 인구와 취업인구를 조사하여 소상공인 도시 간 차이를 비교하고자 합니다.

    Ⅱ. 본론

    1. 데이터 수집 및 전처리

    분석을 위해 데이터를 수집 및 전처리했습니다. 이번 분석대상은 30개 도시로 도시별 인구와 취업인구는 '도시 특정인구 및 취업인구통계(2019년)'를 기반으로 합니다. 데이터는 엑셀 파일 형식으로 제공되며 데이터 형식은 다음과 같습니다.

    도시 인구수(천명) 고용인구(천명) 상업도시 여부 공업도시 여부
    서울 9778 4186 아니오 아니오
    부산 3414 1444 아니오 아니오
    ... ... ... ... ...
    안산 700 333 네 네

    참고자료

    · Matplotlib 설명서: https://matplotlib.org/stable/contents.html
    · 데이터셋: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Communities+and+Crime
    · Numpy 설명서: https://numpy.org/doc/stable/
    · Scipy 설명서 : https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 도시 인구통계 분석
      도시 인구통계 분석은 도시 계획 및 정책 수립의 기초가 되는 중요한 작업입니다. 인구의 증감 추이, 연령대별 구성, 성별 비율 등을 정확히 파악함으로써 도시의 미래 수요를 예측할 수 있습니다. 특히 고령화 사회로 진입하면서 인구통계 분석은 의료, 복지, 주택 등 다양한 분야의 정책 결정에 필수적입니다. 다만 통계 수집 방법의 정확성과 최신성을 유지하는 것이 중요하며, 단순한 수치 분석을 넘어 사회경제적 맥락을 함께 고려해야 합니다.
    • 2. 고용인구 통계 비교
      고용인구 통계 비교는 경제 상황을 진단하고 노동시장의 건강성을 평가하는 핵심 지표입니다. 지역별, 산업별, 연령대별 고용 현황을 비교함으로써 구조적 문제점을 파악할 수 있습니다. 특히 청년 실업률, 여성 고용률, 비정규직 비율 등의 비교는 사회적 불평등을 드러내고 정책 개선의 방향을 제시합니다. 다만 통계에 포함되지 않는 비공식 경제 부문과 구직 단념자 등을 고려하여 해석해야 하며, 단기 변동성보다 장기 추세 분석이 더욱 의미 있습니다.
    • 3. 상업도시와 공업도시 비교분석
      상업도시와 공업도시의 비교분석은 도시의 기능과 역할을 이해하는 데 중요합니다. 상업도시는 서비스업 중심으로 인구 유입이 많고 고용 구조가 다양한 반면, 공업도시는 제조업 중심으로 특정 산업에 의존하는 특징이 있습니다. 이러한 차이는 도시의 경제 안정성, 환경 문제, 주민 생활 수준에 직접적인 영향을 미칩니다. 현대에는 순수한 상업도시나 공업도시보다 복합형 도시가 증가하고 있으며, 4차 산업혁명 시대에 두 유형 모두 구조 전환의 과제를 안고 있습니다.
    • 4. 통계적 검정 방법론
      통계적 검정 방법론은 데이터 기반 의사결정의 과학적 근거를 제공하는 필수 도구입니다. t-검정, 카이제곱 검정, ANOVA 등 다양한 방법은 표본 데이터로부터 모집단에 대한 신뢰할 수 있는 결론을 도출하게 합니다. 올바른 검정 방법 선택은 연구 설계, 데이터 특성, 가설의 성질에 따라 달라지므로 통계학적 이해가 필수적입니다. 다만 p-값의 오용, 표본 크기의 부적절성, 다중 검정 문제 등 실무에서 흔히 발생하는 오류들을 주의해야 하며, 통계적 유의성이 실질적 의미를 항상 보장하지는 않음을 인식해야 합니다.
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