데이터시각화 2025년 1학기 방송통신대 기말과제물)뉴스(인터넷, TV, 신문 등)에 데이터 시각화가 쓰인 사례를 찾아서 다음을 작성하시오. Natural Earth 주가변동을 나타낸 채색 달력 그래프 등

소개글

데이터시각화 2025년 1학기 방송통신대 기말과제물)뉴스(인터넷, TV, 신문 등)에 데이터 시각화가 쓰인 사례를 찾아서 다음을 작성하시오. Natural Earth 주가변동을 나타낸 채색 달력 그래프 등에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 뉴스(인터넷, TV, 신문 등)에 데이터 시각화가 쓰인 사례를 찾아서 다음을 작성하시오. (12점)

(1) 뉴스의 제목, 날짜, 게재된 매체 이름
①뉴스의 제목 ②날짜 ③게재된 매체 이름
(2) 데이터 시각화 (사진이나 캡쳐 이미지를 붙일 것)
(3) 데이터 시각화를 통해 어떤 내용을 전달하였는지
(4) 데이터 시각화가 얼마나 효율적, 효과적으로 이루어졌는지 본인의 평가

2. Natural Earth에서 제공하는 데이터 중 HYP_50M_SR_W.tif 파일은 기후에 따라 땅의 색을 다르게 표현한 세계 지도 데이터셋이다. 이 데이터셋을 이용하여 교재 199쪽 그림 7-10과 같이 우리나라 근처만 잘라 내 시각화하시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 출력하시오. (19점)

①R코드 ②결과

3. 교재 241쪽의 그림 8-22는 2019년 1월부터 2022년 6월까지의 주가변동을 나타낸 채색 달력 그래프이다. 똑같은 그래프를 그리되, 최신의 데이터를 이용하여 2019년 1월부터 적어도 2025년 3월까지의 주가변동을 나타내는 채색 달력 그래프를 그리시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 출력하시오. (19점)

①R코드 ②결과

4. 참고문헌

본문내용

후 지도 그리기
# RGB 채널이 저장된 래스터 데이터는 terra 패키 지의 plotRGB() 함수를 이용하여 쉽고 빠르게 시각화할 수 있다.
# ‘colors RGB: 1, 2, 3’은 첫 번째 밴드가 R(빨간색 채널), 두 번 째 밴드가 G(초록색 채널),
# 세 번째 밴드가 B(파란색 채널) 값을 나타낸다.
plotRGB(korea_raster,
r = 1, g = 2, b = 3, # RGB 밴드 지정
stretch = \"lin\", # 선형 스트레칭 적용
main = \"25131313(본인의 학번)\")
②결과
3. 교재 241쪽의 그림 8-22는 2019년 1월부터 2022년 6월까지의 주가변동을 나타낸 채색 달력 그래프이다. 똑같은 그래프를 그리되, 최신의 데이터를 이용하여 2019년 1월부터 적어도 2025년 3월까지의 주가변동을 나타내는 채색 달력 그래프를 그리시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 출력하시오. (19점)
①R코드
# 패키지 설치
# install.packages(\"ggplot2\")
# install.packages(\"quantmod\")
# 패키지 불러오기
library(ggplot2); library(quantmod); library(plyr)
# 야후 파이낸스 데이터베이스에서 데이터 가져오기
getSymbols(\"^KS11\",src=\"yahoo\", from=\'2019-01-01\', to=\'2025-03-31\')
KS11$주가변동 = abs(diff(KS11$KS11.Close)/lag.xts(KS11$KS11.Close)) *100
dat = data.frame(date=index(KS11),KS11)
dat$year = as.numeric(as.POSIXlt(dat$date)$year+1900)
dat$month = as.numeric(as.POSIXlt(dat$date)$mon+1)
dat$monthf = factor(dat$month,levels=as.character(1:12),labels=c(\"1월\",\"2월\",\"3월\",\"4월\", \"5월\",\"6월\",\"7월\",\"8월\",\"9월\",\"10월\",\"11월\",\"12월\"),ordered=TRUE)
dat$weekday = as.POSIXlt(dat$date)$wday
dat$weekdayf = factor(dat$weekday,levels=rev(1:7),labels=rev(c(\"월\",\"화\",\"수\",\"목\",\"금\", \"토\",\"일\")),ordered=TRUE)
dat$yearmonth = as.yearmon(dat$date)
dat$yearmonthf = factor(dat$yearmonth)
dat$week = as.numeric(format(dat$date,\"%W\"))
dat = ddply(dat,.(yearmonthf),transform,monthweek=1+week-min(week))
# 그래프 그리기
ggplot(dat, aes(monthweek, weekdayf, fill = 주가변동)) +
geom_tile(colour = \"white\") + facet_grid(year~monthf) + xlab(\"\") + ylab(\"\") + scale_fill_gradient(limits=c(0, 12), low=\"lightgray\", high=\"darkred\") +
theme(panel.background = element_rect(fill = \"white\", colour = \"gray\")) +
ggtitle(\"25131313(본인의 학번)\")
②결과
4. 참고문헌
박서영, 이긍희(2023), 데이터시각화, 출판문화원.
과제 스트레스 싹~ 학점 쑥!

키워드

방송통신대데이터시각화,   방송대데이터시각화,   방통대데이터시각화,   NaturalEarth,   채색달력그래프