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공공데이터를 활용한 프로젝트 결과보고서

공공데이터를 활용한 프로젝트 결과보고서입니다. - 주제 : 공공데이터 활용한 뉴노멀 시대 맞춤 야외 데이트 지역 추천 - 내용 : 기상 데이터와 야외 공원 위치 데이터, 유동인구 데이터 등을 활용해 코로나 시국에 적합한 야외 데이트 지역 추천
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최초등록일 2024.05.31 최종저작일 2020.09
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공공데이터를 활용한 프로젝트 결과보고서
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    소개

    공공데이터를 활용한 프로젝트 결과보고서입니다.

    - 주제 : 공공데이터 활용한 뉴노멀 시대 맞춤 야외 데이트 지역 추천
    - 내용 : 기상 데이터와 야외 공원 위치 데이터, 유동인구 데이터 등을 활용해 코로나 시국에 적합한 야외 데이트 지역 추천

    목차

    1. 프로젝트 기획 배경 및 목표
    1.1 프로젝트 기획 배경
    1.2 프로젝트 목표

    2. 프로젝트 결과
    2.1 상세 설명
    2.2 핵심 분석 결과

    3. 기대 효과
    3.1 향후 개선 사항 3.2 기대 효과 및 활용 방안

    본문내용

    1.1 프로젝트 기획 배경

    2020 년, 세계는 신종 코로나 바이러스 감염증(코로나 19)의 시대에 들어섰다. 코로나 19 의 영향이 지속됨에 따라 사회적 거리두기가 생활화되었고, 코로나는 하나의 변곡점의 되어 모두의 일상을 바꿔 놓았다. 하지만 이러한 시국에도 불구하고 사람들이 사랑하는 이들과 행복한 시간을 보내는 것은 막을 수 없었다. 감염의 위험 속에서도 사람들은 각자의 방식대로 더욱 안전하고 즐거운 시간을 보낼 수 있는 방법을 찾아가고 있으며, 이에 따라 연인들이 데이트를 즐기는 방법 또한 변화하고 있다. 결혼정보회사 ‘듀오’가 실시한 설문에 따르면 미혼 남녀 10 명 중 9 명이 코로나 19 로 인해 데이트에 영향을 받았다고 답변했고, 영화관이나 쇼핑몰과 같이 밀집·밀폐된 실내를 기피하게 되었다고 답했다. 이와 같이 타인과의 접촉을 최소화 하는 방식으로 데이트의 패턴이 변화하고 있다.

    연인들은 사람이 많은 곳 보다는 적은 곳을 선호하게 되었으며, 막혀있는 실내보다는 감염의 위험성이 비교적 적다고 알려진 야외를 찾고 있는 상황이다. 앞으로 코로나 19 는 더 장기화 될 전망으로 보인다. 이 시대 속의 연인들이 반복적이고 답답한 데이트 패턴에 지치지 않도록 서울시 내 코로나를 피해 데이트할 수 있는 가장 적합한 장소를 추천할 수 있다면 그들이 안전하게 데이트를 즐기는데 도움이 될 것이라고 생각했다. 코로나 감염으로부터 안전, 그리고 날씨와 먹거리 등 코로나 19 시대의 데이트에 중요한 여러 요소들을 고려하여 이들에게 최적의 야외 데이트 장소를 추천해주기 위해 이 프로젝트를 기획하게 되었다.

    1.2 프로젝트 목표

    코로나 시대에 즐길 수 있는 최적의 야외 데이트 장소를 추천하는데 있어 안전과 날씨, 그리고 재미를 우선적으로 고려했다. 첫째로는 코로나 19 감염의 두려움을 최소화 하기 위해 그 장소에 유동인구가 적을 것을 확인했다.

    참고자료

    · 없음
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 데이트 장소 추천
      데이트 장소 추천은 상대방의 취향과 상황을 고려하여 선택하는 것이 중요합니다. 데이트 장소는 단순히 멋진 장소를 선택하는 것뿐만 아니라 상대방과의 관계를 돈독히 하고 서로를 이해할 수 있는 기회를 제공해야 합니다. 예를 들어 영화관, 레스토랑, 공원 등 다양한 장소를 고려해볼 수 있으며, 상대방의 취향과 관심사를 파악하여 그에 맞는 장소를 선택하는 것이 좋습니다. 또한 데이트 장소 선택 시 예산, 교통편, 접근성 등 실용적인 요소도 고려해야 합니다. 데이트 장소 추천은 단순한 장소 선택이 아니라 상대방과의 관계를 돈독히 하고 서로를 이해할 수 있는 기회를 제공하는 것이라고 생각합니다.
    • 2. 데이터 수집 및 전처리
      데이터 수집 및 전처리는 데이터 분석 및 활용을 위한 필수적인 과정입니다. 데이터 수집 시에는 데이터의 출처, 신뢰성, 정확성 등을 면밀히 검토해야 하며, 수집된 데이터의 형식, 구조, 오류 등을 확인하고 정제하는 전처리 과정이 필요합니다. 데이터 수집 및 전처리 과정에서는 데이터의 품질과 완전성을 높이기 위해 다양한 기법들이 활용됩니다. 예를 들어 결측값 처리, 이상치 제거, 데이터 변환 및 정규화 등의 기법을 통해 데이터의 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한 데이터 수집 및 전처리 과정에서는 데이터 보안과 윤리적 고려사항도 중요하게 다뤄져야 합니다. 데이터 수집 및 전처리는 데이터 분석의 기반이 되므로 이 과정에 많은 시간과 노력을 투자하는 것이 중요합니다.
    • 3. 데이터 시각화
      데이터 시각화는 복잡한 데이터를 쉽고 직관적으로 이해할 수 있도록 만드는 중요한 과정입니다. 데이터 시각화를 통해 데이터의 패턴, 추세, 관계 등을 효과적으로 표현할 수 있으며, 이를 바탕으로 의사결정을 내리거나 새로운 통찰을 얻을 수 있습니다. 데이터 시각화 기법에는 다양한 종류의 차트, 그래프, 지도 등이 있으며, 데이터의 특성과 목적에 따라 적절한 시각화 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 또한 시각화 결과물의 디자인과 레이아웃, 색상 등도 데이터의 이해도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 시각화는 단순히 데이터를 표현하는 것뿐만 아니라 데이터 분석 및 의사결정 과정에서 핵심적인 역할을 하므로, 데이터 시각화 역량을 강화하는 것이 중요합니다.
    • 4. 프로젝트 결과 및 기대 효과
      프로젝트의 결과와 기대 효과는 프로젝트의 성공 여부를 판단하는 중요한 지표입니다. 프로젝트 결과는 프로젝트 목표 달성 정도, 산출물의 품질, 프로세스 효율성 등을 종합적으로 평가하여 제시해야 합니다. 또한 프로젝트 결과가 실제로 어떤 영향을 미치고 어떤 가치를 창출할 수 있는지에 대한 기대 효과를 구체적으로 제시해야 합니다. 기대 효과는 정량적인 지표와 정성적인 측면을 모두 고려해야 하며, 단기적인 효과뿐만 아니라 중장기적인 영향력도 함께 고려해야 합니다. 프로젝트 결과와 기대 효과를 명확히 제시함으로써 프로젝트의 성과를 객관적으로 평가할 수 있으며, 향후 유사한 프로젝트 수행 시 참고할 수 있는 중요한 정보를 제공할 수 있습니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      코로나 시대에 맞춘 야외 데이트 장소 추천을 위해 기온, 강수량, 대기오염도, 유동인구 등 다양한 데이터를 활용하여 최적의 장소를 제시하고 있습니다.
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