폴더는 다음과 같이 분류하면 좋습니다
| 폴더명 | 폴더 내용 |
|---|---|
| data | 데이터 소스를 담는 폴더 |
| script | R 소스 코드를 담는 폴더 |
| img | 시각화 파일을 담는 폴더 |
| RMD | RMarkdown을 담는 폴더 |
1조 데이터 분석 개요
- 개요 : 한국수자원 공사에서 제공하는 경기도 지역 정수장 Data (공공)
- Data 주기 : 1시간 단위 (2016년 1년간 Data 분석 예정, 8460 rows)
- 변수 종류
- 발생일시 : 년 / 월 / 일 / 시
- 시설명 : 8개소 (고양/덕소/반월/성남/수원/수지/시흥/와부/일산)
- 수위 : 정수장 내 수위 (m, 정수장 별 2~3개 tag)
- 압력 : 정수장 유입 원수에 대한 유입 압력 (kg/cm2)
- 유량 : 공업/생활 유출수에 대한 유량 (m3/h, 정수장 별 2~3개 tag)
- 유량 적산차 : 시간별 유출되는 유출수의 volume (m3, 정수장 별 2~3개 tag)
- pH : 용수의 pH 측정값 (Control Range : 5.8 ~ 8.5)
- 탁도 (NTU) : 용수의 탁도 측정값 (Control Range : 0.5 이하)
- 잔류염소 (mg/L) : 용수의 잔류염소 측정값 (Control Range : 0.1 ~ 4.0)
- 활용 Data
- 수질 Data : 탁도, 잔류염소 (낮을수록 우수한 품질)
- pH는 잔류염소와 강한 상관관계가 있어 제외하여도 무관한 것으로 판단되며,Control Range 이내로 관리하면 되고 측정값 중 우수한 값을 정의할 수 없음
- Variables : 압력 / 수위 / 유량 / 유량적산차
- 외부 Data 활용 : 수원 지역 일별 강수량 Data
프로젝트 발표자료 작성 내용
- 프로젝트 개요
- 배경 및 목적
- 기대효과
- 수행일정
- 데이터의 이해
- 데이터 선정 및 수집방법
- 데이터 정제: 이상치, 결측치 제거, 변수 분류 등
- 탐색적 데이터 분석: 기초 통계 (분포, 상관분석, 의사결정 나무 등)
- 데이터 모델링
- 분석 방법: 나무모형, 회귀분석, 시계열 분석,랜덤 포레스트, k-NN, 뉴럴넷
- 분석 결과
- 데이터 시각화
- 시각화 방법
- 시각화 결과
- 결론
- 프로젝트를 통한 시사점
- 향후 발전 방향
데이터 분석을 위한 참고 자료
데이터 시각화를 위한 참고 자료
- 샤이니 보드를 활용한 Interactive Chart 구현
- 샤이니 보드 심플 예제
- R Shiny를 이용한 데이터 시각화
- R을 위한 대화형 대시보드 제작
- R을 위한 다이나믹 차트 구현
- JavaScript 데이터 시각화를 R과 연동
기타 유용한 참고 자료