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Tableau를 활용한 2021년 어린이 교통사고 통계자료 작성

"Tableau를 활용한 2021년 어린이 교통사고 통계자료 작성"에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2023.12.05 최종저작일 2022.12
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Tableau를 활용한 2021년 어린이 교통사고 통계자료 작성
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    소개

    "Tableau를 활용한 2021년 어린이 교통사고 통계자료 작성"에 대한 내용입니다.

    목차

    1. Tableau 데이터 확보
    2. Tableau 시트1: 데이터 불러오기
    3. Tableau 시트1: 사각형 박스에 레이블 및 값 표시
    4. Tableau 시트1: 사각형 박스의 크기 및 색상 변경
    5. Tableau 시트2: 사고 빈도수 지도에 표현
    6. Tableau 시트3: 시도별 시군구 사고 건수를 차트로 표현
    7. Tableau 시트4: 시도별 사고건수 트리맵
    8. Tableau 대시보드: 어린이 교통사고 현황 대시보드 만들기
    9. 발견한 내용 및 시사점

    본문내용

    Tableau 데이터 확보
    데이터 원본 (클리닝 전)
    클리닝 후

    [데이터 설명]
    전체 교통사고 데이터는 차량 운전자를 포함한 수치임.
    따라서 정확히 보행자로만 사고건수를 측정할 수 있는 어린이 교통사고 관련 데이터로 선정하게 되었음.

    Tableau 시트1: 데이터 불러오기
    파일 열기에서 ‘도로교통공단_지역별_교통사고_2021’ 파일 오픈
    새 워크시트의 이름을 ‘부상자 및 사망 총계'로 지정
    [사고건수]를 텍스트 마크 위에 배치
    [경상자수], [중상자수], [사망자수] 측정값 이름을 열로 이동

    참고자료

    · 없음
  • 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.
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