서울시 따릉이 이용 데이터를 파이썬으로 분석하고 시각화하여, 효율적인 자전거 배치 전략을 세우고 싶으신가요?
서울시에서 제공하는 따릉이 데이터를 활용하여, 시민들의 이용 패턴을 좀 더 깊이 이해하고, 효과적인 자전거 운영 전략을 세울 수 있다면 정말 멋지겠죠? 이 글에서는 파이썬을 활용하여 따릉이 데이터를 시각화하고 분석하는 방법을 알려드릴게요. 데이터 수집부터 전처리, 분석, 그리고 시각화까지, 단계별로 쉽게 따라 할 수 있도록 친절하게 설명해 드릴 테니, 끝까지 읽어보시고 따릉이 데이터 분석 전문가가 되어 보세요!
파이썬과 따릉이 데이터: 업무 자동화와 시각화를 통한 효율성 증대
요즘 어디를 가나 따릉이를 쉽게 볼 수 있죠? 서울시민들의 사랑을 듬뿍 받고 있는 따릉이는, 편리한 이동 수단이면서 동시에 친환경적인 교통 정책의 일환으로 자리매김했어요. 하지만 따릉이를 효율적으로 운영하려면 시민들이 어떻게, 언제, 어디서 따릉이를 이용하는지에 대한 정보가 중요해요. 서울시는 따릉이 이용 데이터를 공개하고 있고, 우리는 이 데이터를 파이썬으로 분석하고 시각화하여 따릉이 운영 전략을 개선하는 데 활용할 수 있어요. 예를 들어, 시간대별/요일별/계절별 따릉이 이용량을 시각화하여, 언제 따릉이 수요가 가장 많은지 파악할 수 있고, 대여소별 이용량을 지도에 표시하여, 어느 지역에 따릉이를 더 많이 배치해야 하는지 알 수 있죠. 이러한 시각화된 정보를 통해 따릉이 운영의 효율성을 높이고, 시민들에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있어요.
파이썬은 이러한 분석과 시각화 작업을 자동화하는 데 탁월한 도구에요. 몇 줄의 코드만으로도 방대한 데이터를 처리하고, 다양한 그래프와 차트를 생성할 수 있으니까요. 따릉이 데이터를 파이썬으로 분석하면, 단순히 데이터를 엑셀에서 정리하는 것보다 훨씬 더 많은 정보를 얻을 수 있고, 업무 시간을 절약하면서도 더욱 정확한 분석 결과를 얻을 수 있답니다. 뿐만 아니라, 시각화된 결과는 직관적이고 이해하기 쉬워서, 전문가가 아니더라도 누구나 따릉이 이용 현황을 쉽게 파악할 수 있다는 장점이 있어요.
데이터 수집: 서울 열린 데이터 광장에서 따릉이 정보 얻기
따릉이 데이터를 분석하기 위한 첫 번째 단계는, 당연히 데이터를 수집하는 거예요. 서울시는 공공 데이터 포털인 '서울 열린 데이터 광장'을 통해 따릉이 관련 데이터를 제공하고 있어요. 여기서 우리는 따릉이 대여소 정보와 대여 이력 정보를 얻을 수 있답니다.
- 대여소 마스터 정보: 따릉이 대여소의 위치, ID, 주소 등의 기본적인 정보를 담고 있어요. 이 데이터를 통해 서울시에 있는 모든 따릉이 대여소의 위치를 파악할 수 있고, 지도에 표시하여 시각적으로 확인할 수도 있어요.
- 대여 이력 정보: 따릉이 대여 및 반납 기록을 담고 있어요. 대여 시간, 대여소, 반납 시간, 반납소 등의 정보가 포함되어 있죠. 이 데이터를 활용하면 시간대별, 요일별, 대여소별 따릉이 이용 현황을 분석할 수 있어요.
이 두 가지 데이터셋을 CSV 파일 형태로 다운로드하여 파이썬으로 불러올 수 있답니다.
데이터 전처리: pandas로 데이터 정리하기
수집한 데이터는 그냥 사용할 수 없어요. 엑셀 파일처럼 보기 편한 형태로 정리하고, 분석에 필요한 정보만 추출하는 전처리 과정이 필요해요. 파이썬의 pandas 라이브러리는 이러한 데이터 전처리 작업을 쉽게 할 수 있도록 도와주는 아주 유용한 도구에요.
import pandas as pd
# 대여소 정보 불러오기
bike_stops = pd.read_csv('서울시_공공자전거_대여소_정보.csv')
# 필요 없는 열 삭제
bike_stops.drop(columns=['거치대수'], inplace=True)
# 데이터 확인
print(bike_stops.head())코드는 pandas를 이용하여 따릉이 대여소 정보를 불러오고, 분석에 필요 없는 '거치대수' 열을 삭제하는 예시에요. 이렇게 pandas를 사용하면 데이터를 쉽게 읽고, 원하는 형태로 가공하고, 불필요한 부분을 제거하는 등 다양한 전처리 작업을 수행할 수 있답니다.
데이터 분석: 따릉이 이용 패턴 탐구하기
데이터 전처리가 끝났으면 이제 본격적으로 따릉이 이용 패턴을 분석해 볼 차례에요. 예를 들어, 시간대별 이용 건수, 대여소별 이용 건수, 요일별 이용 건수 등을 분석하여 따릉이 이용에 대한 다양한 통계 정보를 얻을 수 있죠.
# 대여 이력 데이터 불러오기
rental_history = pd.read_csv('서울시_공공자전거_대여이력.csv')
# 날짜별 대여 건수 집계
daily_rentals = rental_history.groupby('대여일자').sum()['이용건수']코드에서는 rental_history 데이터에서 '대여일자'를 기준으로 그룹화하고, 각 날짜의 '이용건수'를 합계하여 daily_rentals 변수에 저장하는 예시를 보여주고 있어요. 이를 통해 매일 따릉이가 얼마나 많이 이용되는지 알 수 있죠.
데이터 시각화: matplotlib & seaborn으로 따릉이 이용 현황 한눈에 보기
데이터 분석 결과를 좀 더 명확하고 쉽게 이해하려면 시각화가 필수죠! 파이썬에서는 matplotlib과 seaborn과 같은 라이브러리를 사용하여 다양한 그래프와 차트를 만들 수 있어요. 예를 들어, 월별 따릉이 대여 건수를 시각화하는 코드는 다음과 같아요.
import matplotlib.pyplot as plt
# 월별 대여 건수 시각화
monthly_rentals = daily_rentals.resample('M').sum()
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(monthly_rentals.index, monthly_rentals.values)
plt.title('월별 따릉이 대여 건수')
plt.xlabel('월')
plt.ylabel('대여 건수')
plt.grid()
plt.show()이 코드를 실행하면 월별 따릉이 대여 건수를 선 그래프로 나타내는 시각화 결과를 얻을 수 있어요. 이 그래프를 보면 어떤 달에 따릉이 이용이 많았는지, 어떤 달에 이용이 적었는지 한눈에 알 수 있죠. 이 외에도 matplotlib과 seaborn은 히스토그램, 막대 그래프, 산점도 등 다양한 그래프를 제공하여, 여러분이 원하는 방식으로 데이터를 시각화할 수 있도록 도와준답니다.
따릉이 데이터 분석 결과 활용 및 시사점
파이썬을 이용하여 시각화된 따릉이 데이터는 단순히 대여 건수를 보여주는 것 이상의 의미를 지녀요.
- 시간대별/요일별 이용 패턴 분석: 시각화된 그래프를 통해 출퇴근 시간이나 주말에 따릉이 이용이 급증하는 것을 확인할 수 있고, 이를 바탕으로 해당 시간대에 따릉이 배치를 늘리거나, 할인 이벤트를 진행하는 등의 효과적인 운영 전략을 세울 수 있죠.
- 대여소별 이용 현황 파악: 지도에 대여소별 이용 건수를 표시하면, 어떤 지역에서 따릉이 이용이 많은지, 어떤 지역에서 이용이 적은지를 한눈에 파악할 수 있어요. 이 정보는 따릉이를 효율적으로 배치하고, 새로운 대여소를 설치할 위치를 선정하는 데 도움을 줄 수 있답니다.
- 계절별/날씨별 이용 변화 분석: 계절별/날씨별 따릉이 이용량 변화를 시각화하면, 날씨가 따뜻해지는 봄이나 여름에 이용량이 증가하는 것을 확인할 수 있고, 이에 맞춰 따릉이 정비 및 관리 계획을 수립할 수도 있고요.
- 이벤트 효과 분석: 따릉이 이용을 장려하기 위한 이벤트를 진행한 후, 그 효과를 데이터를 통해 확인할 수 있어요. 이벤트 기간 동안 따릉이 이용량이 얼마나 증가했는지, 어떤 지역에서 이벤트 효과가 컸는지 등을 시각적으로 확인하여, 향후 이벤트 전략을 개선하는 데 활용할 수 있죠.
이렇게 파이썬을 이용하여 따릉이 데이터를 시각화하고 분석하면, 단순히 데이터만 보는 것보다 훨씬 더 많은 정보를 얻고, 이를 바탕으로 서울시의 따릉이 서비스를 더욱 발전시킬 수 있답니다.
| 강남구 | 25 |
| 서초구 | 22 |
| 송파구 | 28 |
| 영등포구 | 18 |
| 마포구 | 20 |
자치구 평균 대여 시간 (분)
QnA 섹션
Q1. 따릉이 데이터를 어떻게 얻을 수 있나요?
A1. 서울 열린 데이터 광장에서 CSV 파일 형태로 따릉이 대여소 정보와 대여 이력 정보를 무료로 다운로드할 수 있어요.
Q2. 파이썬으로 따릉이 데이터를 분석하는 데 어떤 라이브러리가 필요한가요?
A2. pandas는 데이터 전처리에, matplotlib과 seaborn은 데이터 시각화에 사용하면 좋아요.
Q3. 따릉이 데이터 분석 결과는 어떻게 활용할 수 있나요?
A3. 따릉이 이용 패턴을 파악하고, 효율적인 자전거 배치 전략을 수립하는 데 활용할 수 있어요. 또한, 새로운 대여소 설치 계획, 이벤트 효과 분석 등에도 활용 가능하답니다.
마무리
파이썬을 활용하면 서울시 따릉이 데이터를 효과적으로 분석하고 시각화하여, 서비스 개선 및 효율적인 운영 전략을 세울 수 있어요. 이를 통해 시민들에게 더욱 편리하고 만족스러운 따릉이 서비스를 제공할 수 있을 거예요!
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