2024년 2학기 방송통신대 빅데이터의이해와활용 중간과제물)시계열 데이터를 분석하기 위한 기법을 3가지 이상 선택해 그 장단점을 설명하되 예시를 포함하시오. A/B 검증 네이버 데이터랩 데이터시각화

소개글

2024년 2학기 방송통신대 빅데이터의이해와활용 중간과제물)시계열 데이터를 분석하기 위한 기법을 3가지 이상 선택해 그 장단점을 설명하되 예시를 포함하시오. A/B 검증 네이버 데이터랩 데이터시각화에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 다음에 대해 서술하세요. (각 5점)

(1) 시계열 데이터를 분석하기 위한 기법을 3가지 이상 선택해 그 장단점을 설명하되, 예시를 포함하시오.
① 평활화(smoothing)와 예시
② 차분(differencing)과 예시
③ 변수변환과 예시
(2) A/B 검증에 대해 설명하시오.

2. 네이버 데이터랩(https://datalab.naver.com/)을 이용하여 20대 여성과 40대 여성의 취미생활 차이를 분석하고자 합니다. 적절한 검색 키워드를 3개 이상 선택하고 이를 필요에 따라 시각화 하여 비교한 후, 의미있는 결론을 도출하여 분석하세요. (10점)
1) 20대 여성과 40대 여성의 취미활동의 차이 분석
2) 의미있는 결론

3. 데이터를 이용해 기후위기 부정론자를 설득해야 하는 상황이라고 가정합니다. The beauty of data visualization(https://www.youtube.com/watch?v=plajiQ55tz-U 또는 유튜브에 해당 제목의 로 검색) 시청 후 해당 강연에서 나오는 시각화 방법 중 하나를 선택하여, 어떤 데이터를 해당 방법으로 시각화할 것인지를 자세히 설명하세요. (10점)

4. 참고문헌

본문내용

로 선정한 ‘공예, 독서, 요리’는, 실내에서 주로 하게 되는 정적인 취미활동이라고 볼 수 있다. 먼저 20대 여성의 지난 8년 동안의 검색량 변화 추이를 보면, 지속적으로 감소하는 것이 확인된다. 다만, 코로나19가 본격화적으로 발생했던 2020년 초에는 일시적으로 검색량이 증가한 것이 보인다. 그러나 이후 코로나19의 기세가 서서히 꺾이면서, 20대 여성의 검색량도 지속적으로 감소하고 있다.
반면, 40대 여성의 경우에는 검색량 수준이 평균적으로 20대 초중반을 꾸준히 유지하면서 상대적으로 20대 여성보다 변동성의 폭이 작게 나타낸다. 이는 그림8에서 20대 여성의 데이터 표준편차는 15.4이고, 40대 여성은 5.7로 통계량으로 확인된다. 즉, 40대 여성은 20대 여성보다 ‘공예, 독서, 요리’ 등의 취미활동을 꾸준히 즐기고 있다고 볼 수 있다.
이러한 차이는 스마트폰 보급률의 증가로 젊은층이 스마트폰으로 다양한 콘텐츠(유튜브, 넷플릭스 등의 스트리밍 서비스 등)를 즐길 수 있게 된 때문으로 예상된다. 아래 그림9의 스마트폰 보급률 추이를 보면, 20대의 경우 2012년부터 타연령대보다 더 많이 일찍 스마트폰을 사용한 것으로 확인된다. 한국갤럽이 2023년 7월 11~13일 실시한 여론조사에 따르면, 현재 스마트폰 사용 여부를 물은 결과 97%가 \'사용한다\'고 답했다. 우리나라 성인의 스마트폰 사용률은 2012년 1월 53%에서, 2013년 2월 70%, 2014년 7월 80%, 2016년 하반기 90%를 돌파했다. 2017년부터 2020년까지는 93%에서 정체했으나, 2021년 95%, 2022년 97%로 추가 상승했다. 이 과정에서 20대는 2012년에 90% 이상의 보급률을 보이고 있어, 그만큼 20대는 스마트폰을 더 일찍, 그리고 더 많이 사용한 연령대라고 할 수 있다. 물론 지금은 40대도 100%에 가까운 스마트폰 보급률을 보이고 있지만, 40대 여성의 앞선 취미활동 검색량 추이를 보면 상대적으로 스마트폰을 통한 콘텐츠 소비는 적은 것으로 예상된다.
결론적으로 말하면, “공예, 독서, 요리”라는 키워드로 20대 여성과 40대 여성의 취미생활 차이를 비교해 본 결과, 이러한 전통적인 여성 취향의 취미는 20대 여성과 같은 젊은층에서는 스마트폰 등을 활용한 다양한 즐길 거리의 증가로 인해, 지속적으로 감소하고 있음을 알 수 있다. 반면, 중년의 40대 여성에게는 이러한 전통적 취미생활의 대체제가 많지 않기 때문에, 이러한 취미를 큰 변동성 없이 여전히 즐기고 있는 것으로 판단된다. 다만, 향후 20대 여성이 40대 되었을 경우, 전통적 취미생활로 회귀할지, 아니면 20대의 취미생활이 연속될지, 또는 새로운 취미생활로 바뀔지는 추적조사해 볼 필요는 있을 것이다.
3. 데이터를 이용해 기후위기 부정론자를 설득해야 하는 상황이라고 가정합니다. The beauty of data visualization(https://www.youtube.com/watch?v=plajiQ55tz-U 또는 유튜브에 해당 제목의 로 검색) 시청 후 해당 강연에서 나오는 시각화 방법 중 하나를 선택하여, 어떤 데이터를 해당 방법으로 시각화할 것인지를 자세히 설명하세요. (10점)
동영상에서 11분 10초에는 미국 경제 규모를 주요 산업국가 4개와 비교하면서 미국의 지도를 이용하고 있다. 즉, 미국 면적을 미국 경제규모라고 할 때, 나머지 국가들이 차지하는 경제규모를 미국의 지도로 표현한 것이다. 또한 17분 17초에는 1989년부터 2009년까지 20년 동안 아마존 정글의 면적 변화를 지도로 표시한 시각화 방법이 소개되어 있다. 따라서 이를 참고하여 전 세계 지도에 기후위기의 실상을 시각적으로 보여주면, 기후위기 부정론자들을 효과적으로 설득할 수 있을 것이다.
이를 위해 각 국가 또는 지역별 평균기온 변화를 시각적으로 지도에 표시하되, 해당 국가 또는 지역에서의 본격적인 산업화(경제성장) 이전과 비교하여 이후 기간의 평균 기온의 변화를 컬러 코딩된 온도 변화 맵으로 보여준다.
이는 세계 지도를 기반으로 각 지역의 온도 변화를 색으로 표현한 시각화 방법이다. 예를 들어, 기준 기간의 온도와 비교하여 각 지역의 기온 변화(ΔT)를 계산하여, 기온 상승을 붉은색 계열로, 기온 하락을 푸른색 계열로 나타내면, 전 세계적으로 온도가 어떻게 변화했는지를 직관적으로 보여줄 수 있다. 색상의 강도에 따라 온도 변화의 크기(ΔT)를 표현하면, 특히 극지방이나 열대 지역에서의 극심한 변화를 강조할 수 있다.
또한 특정 기간을 설정해 여러 연도의 데이터를 시각화한 지도로 순차적으로 보여줄 수 있다. 아울러 애니메이션을 통해 특정 지역에서 시간이 지남에 따라 온도 변화가 어떻게 진행되었는지를 보여줄 수 있다. 이렇게 하면 온도 변화의 동적 패턴을 더 명확히 전달할 수 있다.
데이터는 위도와 경도에 따라 구분되고, 특정 기간의 월별 또는 연간 평균 기온으로 구성된다. 온도 변화를 계산하기 위해 비교할 기준 기간을 설정해야 하는데, 이는 앞서 언급한 대로 해당 지역에서 산업화 또는 경제개발 이전 기간의 평균기온을 비교 기준 온도로 설정할 수 있을 것이다. 이러한 과정을 통해 각 지역의 온도 변화를 정확하게 계산하고, 이를 컬러 코딩된 온도 변화 맵으로 시각화할 수 있다.
R;에서 지리적 데이터를 시각화할 수 있는 sp, maps, maptools, dismo, rgdal, ggplot2 등의 다양한 패키지나, Natural Earth 같은 공간 데이터를 제공하는 무료 오픈 소스 데이터셋을 활용하여 세계 지도에 기후변화에 따른 온도 변화 맵을 시각화할 수 있다.
4. 참고문헌
이긍희 외, 빅데이터의이해와활용, 한국방송통신대학교출판문화원, 2022.
이긍희 외, 예측방법론, 한국방송통신대학교출판문화원, 2023.
박서영, 이긍희(2023), 데이터시각화, 출판문화원.
에일린 닐슨, 실전 시계열 분석, 한빛미디어, 2021.
https://www.youtube.com/watch?v=pLqjQ55tz-U
https://otexts.com/fppkr/
https://wikidocs.net/233151

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