(2022년 방송통신대 데이터시각화 출석수업대체과제물) COVID-19 관련 데이터 시각화의 국내외 사례 3개를 찾고 비교하여 정리하시오 외 3문제

소개

과제물의 문제에 적합한 형식과 내용으로 정성을 다해 작성했습니다.
여러 참고자료를 바탕으로 주요내용을 최대한 이해하기 쉽고 알차게 정리했습니다.
리포트를 효율적으로 작성하시는 데 작은 도움이라도 되시기를 진심으로 바랍니다.^^

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목차

1. COVID-19 관련 데이터 시각화의 국내외 사례 3개를 찾고 비교하여 정리하시오. (반드시 2022년 데이터가 포함된 사례를 사용할 것. 이미지를 캡처하여 한글이나 워드 파일에 첨부할 것. 이미지를 별도의 파일로 제출하지 말 것) (6점)

2. 한스 로즈링의 TED 강의(아래의 URL 이용)를 보고 데이터 시각화의 역할 등 느낀 점을 1페이지 이내로 정리하시오.(6점)
https://www.ted.com/talks/hans_rosling_let_my_dataset_change_your_mindset
(오른쪽 아래 메뉴에서 한글 자막 설정 가능)

3. R의 datarium 패키지에 내장된 marketing 데이터셋은 광고 미디어에 사용한 비용과 판매액의 데이터이다. facebook 컬럼은 facebook 광고비로 사용한 금액이고, sales 컬럼은 판매액이다. facebook을 x축, sales를 y축으로 하는 산점도를 그리시오. facebook을 독립변수(설명변수), sales를 종속변수(반응변수, 결과변수)로 하는 회귀직선을 산점도 위에 그리시오. 산점도의 제목으로 본인의 학번을 출력하시오. (9점) (힌트: datarium 패키지를 설치, 로드한 후 콘솔에 dat<-marketing을 입력하면 marketing 데이터셋이 dat에 저장된다)

4. 한국, 미국, 프랑스, 일본의 COVID-19 신규 확진자 수의 시간에 따른 추이를 데이터 시각화로 비교하고 향후 추이에 대해 의견 기술하라(데이터는 과제 작성일까지 올라와 있는 것을 이용하면 되며 학생별로 동일할 필요는 없음).(9점)
*데이터 소스: https://ourworldindata.org/covid-deaths 에서 “Our work belongs to everyone“이라 쓰여있는 네모 안의 .csv(아래 그림에서 빨간 네모)를 클릭하여 데이터를 다운로드 받아서 사용할 것.
*변수이름: iso_code가 각 국가를 나타낸다. (한국: KOR, 미국:USA, 프랑스: FRA, 일본: JPN)
new_cases가 신규 확진자 수를 나타낸다.

5. 참고문헌

본문내용

1. COVID-19 관련 데이터 시각화의 국내외 사례 3개를 찾고 비교하여 정리하시오. (반드시 2022년 데이터가 포함된 사례를 사용할 것. 이미지를 캡처하여 한글이나 워드 파일에 첨부할 것. 이미지를 별도의 파일로 제출하지 말 것) (6점)

①이 사례는 존스 홉킨스 대학의 CSSE(the Center for Systems Science and Engineering)에서 발표한 COVID-19 Dashboard이다. 2022년 4월 15일 오전 8시 21분 기준 전 세계 covid-19관련 현황이다. 붉은 원의 크기가 클수록 확진자 수가 많다는 의미로 세계지도에서 붉은 원의 크기에 따라 한 눈에 covid-19의 글로벌 현황을 파악할 수 있다. 다만, covid 현황의 공간적 정보만 보여주고 있으므로 시간의 경과에 따른 변동 상황은 알 수 없다는 단점은 있다.

②이 사례 또한 존스 홉킨스 대학의 CSSE에서 발표한 자료로, 전 세계의 백신 접종 현황을 보여준다. covid-19가 시작된 이래로 백신 접종이 전 세계에 공평하게 배포되지 않고 있음을 확인시켜 준다. 즉, 이 자료는 선진국들이 후진국들보다 훨씬 더 빨리 그들의 인구에게 백신을 접종하고 있다. 국가별 데이터를 보려면 각 위치 위에 마우스를 놓으면 된다.

③이 사례는 한국지능정보사회진흥원의 자료로, 날짜에 따른 covid-19 확진자의 국가별 추이를 동적으로 보여준다. 앞서 CSSE 사례가 공간적 정보를 제공한다면, 이 사례는 시간적 정보를 제공하는 것이다. 또한 covid-19 확진자수의 상위 국가들 순으로 막대그래프로 나열함으로써 보다 명확하게 국가별 차이를 파악하게 해준다.

참고자료

· 이태림, 허명회, 이정진, 이긍희(2015). 데이터시각화. 출판문화원.
· 이기준(2021). 실전에서 바로 쓰는 시계열 데이터 처리와 분석 in R. 제이펍.
· https://coronavirus.jhu.edu/map.html
· https://coronavirus.jhu.edu/vaccines/international
· https://www.bigdata-map.kr/covid19
· https://www.gapminder.org/
· https://ourworldindata.org/covid-deaths