목록lineplot (1)

ACAIT

[BDA 데분기] 9주차 필수 과제 2 - 시계열 데이터 분석 및 시각화

crime 데이터로 시계열, 시각화 분석 0. 데이터 타입 수정 및 인덱스 추가 1. 범죄 분석 1-1. 연도별 범죄 발생 추세 2012년부터 계속하여 범죄 비율이 상승한 것으로 확인된다. 2017년은 건수는 적으나 9월까지 반영된 자료이므로 기간에 비해 비율이 높은 것으로 해석된다. 1-2. 월별 교통사고 발생 추세 7, 8월의 가장 범죄 비율이 높은 것으로 나타난다. 건수로 시각화를 진행하더라도 7, 8월이 여전히 높은 비중을 차지하고 있다. 1-3. 연월별 범죄 발생 추세 6, 7, 8월은 범죄 비율 상위권에 꾸준히 위치하고, 1, 3, 4월은 2014년부터 상위권을 유지하는 것으로 확인된다. 1-4. 타입별 범죄 추세 상위 5개의 타입은 차량 물건 도난, 기타 교통, 차량 도난, 기타 도난, 자동..
학회 활동/BDA 7기(데이터 분석 기초반) 2024. 1. 31. 22:52
이전 Prev 1 Next 다음