# data[].attributes.body
2번에 분석된 데이터의 내용을 정리합니다.

담당: 아리쌤

# data[].attributes.body
팀원들과 함께 데이터 분석 주제를 찾아서 제안합니다(목표 설정).

담당: 모두

# data[].attributes.body
각자 찾은 주제의 데이터를 분석합니다.

담당: 모두

# data[].attributes.headline
No1. 데이터 분석 주제 제안(예시)

# data[].attributes.subject
No1. 데이터 분석 주제 제안(예시)

# data[].attributes.body
1. 주제 이름:
COVID-19 확산과 백신 접종률의 상관관계 분석

2. 데이터 출처:
World Health Organization (WHO) 데이터베이스, Our World in Data

3. 주제를 선택한 이유:
COVID-19는 전 세계적으로 큰 영향을 미친 주제이고, 백신 접종률과 감염률 사이의 상관관계를 분석하면 향후 팬데믹 대응에 중요한 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대됨.

4. 기대되는 분석 결과:
백신 접종률이 높은 지역에서 확산 속도가 감소하거나, 중증 환자 수가 줄어드는 경향을 확인할 수 있을 것으로 예상됨.

# data[].attributes.body
6번 데이터를 토대로 데이터의 특성을 시각화하고 변수 간 관계를 분석해 초기 인사이트를 얻습니다.

담당: 팀원 모두

# data[].attributes.body
1. 주제 이름:
COVID-19 확산과 백신 접종률의 상관관계 분석

2. 데이터 출처:
World Health Organization (WHO) 데이터베이스, Our World in Data

# data[].attributes.body
서울시 초등학교에서 지역으로 확장

서울시와 각 지역을 선정하여 데이터 분석 및 시각화

지역 선정방법: 경기도를 제외한 지역으로 랜덤 선정

담당: 모두

# data[].attributes.body
데이터를 머신러닝을 이용해 다각화로 분석

# data[].attributes.headline
No1. 데이터 분석 주제 제안(최선아)

# data[].attributes.subject
No1. 데이터 분석 주제 제안(최선아)

# data[].attributes.body
1. 주제 이름:

학교 도서관 자료 보유량 및 총 좌석수와 학교 도서관 이용률의 상관관계 분석

2. 데이터 출처:

학교알리미- 학교 도서관 현황

https://www.schoolinfo.go.kr/ng/go/pnnggo_a01_l2.do

# data[].attributes.headline
NO.4 데이터 분석 주제 제안(제예진)

# data[].attributes.subject
NO.4 데이터 분석 주제 제안(제예진)

# data[].attributes.body
1. 주제 이름:

서울시 외식업(한,중,일,양) 상권의 동향: 분포, 유동인구, 트렌드 변화 분석

2. 데이터 출처:

(1) 한,중,일,양식 점포- 지역·상권별 현황 - 지역별 현황 : 서울시 상권분석 서비스 (seoul.go.kr)

검색 조건은 댓글의 이미지를 참고해주세요!

(2) 1일 평균 방문 고객-https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=114&tblId=DT_114054_023&conn_path=I2

(3) 매출액-https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?

orgId=114&tblId=DT_114054_021&conn_path=I2

# data[].attributes.headline
No1. 데이터 분석 주제 제안(최선아)

# data[].attributes.subject
No1. 데이터 분석 주제 제안(최선아)

# data[].attributes.body
1. 주제 이름:

학교 도서관 자료 보유량 및 총 좌석수와 학교 도서관 이용률의 상관관계 분석

2. 데이터 출처:

학교알리미- 학교 도서관 현황

https://www.schoolinfo.go.kr/ng/go/pnnggo_a01_l2.do

3. 주제를 선택한 이유:

연간 독서율이 낮아지고 있는 상황에서 학교 도서관 이용률에 영향을 끼치는 요소가 무엇인지에 대한 의문이 생김. 이에 학교 도서관 자료 보유량 및 총 좌석수와 이용률 사이의 상관관계를 분석하여 향후 학교 도서관 이용률 증대를 위한 대책 마련에 도움을 주고자 함.

4. 기대되는 분석 결과:

학교 도서관 자료 보유량이 많을수록, 도서관 총 좌석수가 많을수록 도서관 이용률이 증가하는 경향을 나타낼 것으로 예상됨.

(* 그렇지 않은 경우 -> 도서관 자료 구매 및 규모 확대가 도서관 이용률에 영향을 주지 않으므로 다른 대책을 마련할 수 있도록 조언할 수 있음)

# data[].attributes.headline
No.3 데이터 분석 주제 제안(이정현)

# data[].attributes.subject
No.3 데이터 분석 주제 제안(이정현)

# data[].attributes.body
1.     주제 이름: 서울시 기간별 시간평균 대기환경 정보

2.     데이터 출처: 서울 열린 데이터광장(https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-2221/S/1/datasetView.do)

3.     주제를 선택한 이유:

-      환경 문제가 주요 논쟁거리로 부상하고 있는 최근, 대기오염은 환경과 공공 건강과 직결되어 있는 문제임.

-      서울 각 지역의 시간대별 대기질을 측정한 기록을 분석하여 대기환경에 대한 이해도를 높이고 개인의 행동변화를 촉구하거나, 특정 시간대나 지역에서의 대기질 개선을 위해 노력할 수 있음.

-      연간 기록을 분석함으로써 오염 수준의 연도별, 계절별 패턴을 분석하여 추이를 알아볼 수 있음.

4.     기대되는 분석 결과:

-      교통량이 집중되는 출퇴근 시간대, 회사가 많은 지역, 고층빌딩이 밀집한 지역일수록 대기질이 좋지 않을 것으로 예상됨.

-      이 결과를 기반으로 교통 제한 정책 수립, 대중교통 개선 및 확대 등으로 교통량이 감소할 수 있게 하는 정책을 수립하거나 적절한 위치에 녹지 공간을 조성하고 가로수를 식재하는 등 대기질을 개선하는 데 효율적인 방안을 실행할 수 있도록 도움을 줄 수 있음.

-      연도별, 계절별 패턴을 통해 그에 따른 대응 전략을 생각해 볼 수 있음.

# data[].attributes.headline
NO.4 데이터 분석 주제 제안(제예진)

# data[].attributes.subject
NO.4 데이터 분석 주제 제안(제예진)

# data[].attributes.body
1. 주제 이름:

서울시 외식업(한,중,일,양) 상권의 동향: 분포, 유동인구, 트렌드 변화 분석

2. 데이터 출처:

(1) 한,중,일,양식 점포- 지역·상권별 현황 - 지역별 현황 : 서울시 상권분석 서비스 (seoul.go.kr)

검색 조건은 댓글의 이미지를 참고해주세요!

(2) 1일 평균 방문 고객-https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=114&tblId=DT_114054_023&conn_path=I2

(3) 매출액-https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?

orgId=114&tblId=DT_114054_021&conn_path=I2

3. 주제를 선택한 이유:

-개인적으로는 최근 '흑백요리사' 프로그램을 즐겨보며 한식, 양식, 중식, 일식 등 다양한 외식업체에 관심이 생김.

-서울은 대한민국 수도로써 다양한 문화, 경제 활동이 이루어지는 곳임. 이런 서울시의 다양한 외식업 동향을 분석하여 미래 상권 전망도 예측하고 나아가 주거지 가치도 예상해볼 수 있을 것임.

4. 기대되는 분석 결과:

-소비자의 취향이 어떻게 변하는지 분석하며 미래의 상권 전망을 예측할 수 있으며 서울시 상권 활성화를 위한 전략적 제언이 가능함

5. 기타의견:

나는사장 : 서울시 상권분석 서비스 (seoul.go.kr)

이 사이트에 비교적 상권 분석, 추천이 잘되어 있어서 사이트의 맹점을 파악한 후 부족한 점을 보완할 수 있는 데이터 분석이 필요할 것 같음

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
상권정보 챗봇검색 이용팁

1. 하나, 챗봇의 안내대로 상권정보 검색!
업종, 매출, 인구, 지역분석, 상궘검색, 손익분기점, 투자수익률을 이용하실 때는 챗봇의 안내를 따라주세요.

2. 둘, 챗봇에게 바로 물어보세요!
⊙ 점포수, 개업수, 생존율, 신생기업 생존율, 연차별 생존율, 평균 영업기간은 [행정동 업종 항목]형태로 물어 보세요.
(예 : 공덕동 한식음식점 점포수)

3. ⊙ 인구수, 임대시세, 소득분위는[행정동 항목]형태로 물어보세요.
(예 : 공덕동 임대시세)

4. ⊙ 투자수익률, 손익분기점은 숫자만 입력하세요.
(예: 123만원 → 123)

5. ⊙ 소비자원 FAQ 질의응답 질문 요청하실 수 있습니다. 질문과 유사한 케이스를 안내해드립니다.
(예: 가구 구입 계약후 해제, 음료수에서 이물질이 나옴 등)

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# data[].attributes.attachment_link.title
지역·상권별 현황 - 지역별 현황 : 서울시 상권분석 서비스

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서울시 상권분석 서비스 - 서울시가 골목상권 분석을 도와 드립니다! 상권 관련 빅데이터를 토대로 100개 생활밀착 업종별 다양한 정보를 골목상권단위로 제공합니다.

# data[].attributes.headline
No.5 데이터 분석 주제 제안(조민영)

# data[].attributes.subject
No.5 데이터 분석 주제 제안(조민영)

# data[].attributes.body
주제: 관광지 혼잡도와 방문 패턴 예측 및 피크 타임 회피 전략

1. 데이터 출처: 문화 공공데이터광장(https://www.culture.go.kr/), 공공데이터포털(data.go.kr) 등

2. 주제를 선택한 이유: 여행 중 관광지를 방문하거나 일상 속에서 인기 있는 장소에 가고 싶을 때 사람이 너무 많고 혼잡할 것이 예상되어 포기하기도 하고 혼잡한 시간대에 방문할 경우 큰 불편함을 느끼기도 한다. 관광지의 피크 타임을 예측하고 혼잡도를 피할 수 있는 전략을 제공하면 여행자들이 덜 붐비는 시간대에 방문하도록 유도할 수 있으며 지역 상권의 혼잡도도 줄일 수 있다.

3. 기대되는 분석 결과:

혼잡 시간대 예측: 특정 관광지에서 가장 혼잡한 시간대(요일 및 시간)를 예측하여 여행자들이 피해야 할 피크 타임을 시각적으로 보여주어 자신에게 맞는 최적의 방문 시간을 선택할 수 있게 한다.

피크 타임 회피 전략: 덜 혼잡한 시간, 덜 붐비는 경로 및 주변 대체 관광지 추천 등으로 구체적인 전략을 제시한다.

대중교통 최적화: 교통량 및 대중교통 데이터를 바탕으로 특정 시간대에 대중교통 이용을 추천하여 교통 혼잡을 줄인다.

날씨와 혼잡도 상관관계 분석: 날씨 데이터를 활용해 날씨 조건에 따라 방문객 수가 어떻게 변동하는지 분석하고 날씨에 맞춘 방문 추천을 제공한다.

# data[].attributes.headline
No2. 데이터 분석 주제 제안(조아리)

# data[].attributes.subject
No2. 데이터 분석 주제 제안(조아리)

# data[].attributes.body
주제 탈락: 데이터의 양이 500개 밖에 되지 않고, 항목 그룹핑에서 얻을 수 있는 데이터가 한계라고 판단.

--------------------------------

- 주제 이름: 서울시 버스 30분 단위 이용 패턴 분석

- 데이터 출처: 서울특별시 빅데이터 캠퍼스(https://url.kr/dk7w2q)

- 주제를 선택한 이유: 시간대별 버스 이용 패턴을 분석해 혼잡 시간대를 파악하고, 노선 조정이나 배차 간격 최적화를 통한 대중교통의 효율성을 높일 수 있음.

- 기대되는 분석 결과: 특정 시간대와 노선에서 혼잡도가 높은 구간을 파악하여, 배차 시간 조정이나 대체 노선 제안 가능.

[기타의견]

1. 데이터 접근성: 기초적인 통계 분석과 시각화, 군집 분석(K-means) 같은 간단한 기법을 사용해 쉽게 분석 가능.

2. 실질적 문제 해결: 대중교통 혼잡 문제를 해결할 수 있는 실생활 적용 가능성이 높은 주제.

3. 창의적 접근: 30분 단위의 세밀한 분석을 통해 창의적이고 실용적인 결과 도출 가능.

4. 공공성: 대중교통 문제는 사회적 기여도가 높아 교수님이 긍정적으로 평가할 수 있음.

# data[].attributes.headline
No.3 데이터 분석 주제 제안(이정현)

# data[].attributes.subject
No.3 데이터 분석 주제 제안(이정현)

# data[].attributes.body
1.     주제 이름: 서울시 기간별 시간평균 대기환경 정보

2.     데이터 출처: 서울 열린 데이터광장(https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-2221/S/1/datasetView.do)

# data[].attributes.headline
No.5 데이터 분석 주제 제안(조민영)

# data[].attributes.subject
No.5 데이터 분석 주제 제안(조민영)

# data[].attributes.body
주제: 관광지 혼잡도와 방문 패턴 예측 및 피크 타임 회피 전략

1. https://know.tour.go.kr/stat/visitStatDis/table.do

월별, 분기별, 년도별 주요관광지점 입장객 통계

2. https://data.seoul.go.kr/dataList/10858/S/2/datasetView.do#

서울시 주요관광지점 입장객(자치구별) 통계

3. https://data.seoul.go.kr/dataList/400/S/2/datasetView.do

주요관광지점 입장객(4대궁 및 종묘)

4. https://bigdata.seoul.go.kr/data/selectSampleData.do?r_id=P213&sample_data_seq=332

수도권 생활이동 데이터

(1) 전국 내/외국인 대상으로

(2) 일별, 시간대별

(3) 출근, 등교, 쇼핑, 관광, 병원, 귀가, 기타 총 7개의 '이동목적' 으로

(4) 수도권이 출발, 도착인 이동 데이터

5. https://kosis.kr/statisticsList/statisticsListIndex.do?vwcd=MT_ZTITLE&menuId=M_01_01#content-group

월별 국내/관광여행 횟수, 여행지별 관광여행 횟수

# data[].attributes.attachment_link.title
국내통계 | 주제별 통계

# data[].attributes.attachment_link.description
코시스, 통계청이 제공하는 원스톱 통계 서비스, 국가승인통계, 국제통계, 북한통계, e-지방지표, 통계시각화콘텐츠, 온라인간행물 등 제공

# data[].attributes.headline
학교 도서관 현황 분석을 통한 개선 방안 제안

# data[].attributes.subject
학교 도서관 현황 분석을 통한 개선 방안 제안

# data[].attributes.body
- 연도별 비교는 불필요하다고 생각되어 가장 최근 데이터인 2024년 데이터를 활용하고자 합니다.

- 전국의 모든 학교급(초, 중, 고등학교)별 자료 보유/운영 현황/이용 현황 데이터를 업로드 합니다.

--------------------------------------------

#1 추후 논의 사항: 데이터 분석 범위

- 전국 or 서울시

- 초, 중, 고등학교

- 자료 보유/운영 현황/이용 현황

--------------------------------------------

#2 참고: 데이터 내용

- 자료 보유: 도서 자료수, 비도서 자료수, 합계, 전체 학생 수, 1인당 장서수

- 운영 현황: 도서관 수, 도서관 총좌석수, 사서 자격증 보유, 사서 자격증 미보유, 자료구입비 예산액, 운영비 예산액

- 이용 현황: 도서관 대출 자료수, 전년도 전체 학생수, 도서관 대여 학생수, 1인당 대출 자료수

--------------------------------------------

#3 참고: 데이터 수

- 전국 초등학교: 6302개

- 서울시 초등학교: 605개

- 전국 중학교: 3281개

- 서울시 중학교: 387개

- 전국 고등학교: 2379개

- 서울시 고등학교: 318개

# data[].attributes.attachment_link.title
2024년_ 학교 도서관 현황_전국_학교급별

# data[].attributes.body
가능한 분석 관계

1. 도서관 총 좌석수 상위 10개 학교와 하위 10개 학교의 학생당 좌석수 비율 비교:

비교적 좌석수가 많은 학교와 적은 학교에 학생당 좌석수 확보 정도를 파악한다.

2. 운영비 예산액 상위 10개 학교와 하위 10개 학교의 도서관 대여 학생수 비교:

운영비 예산액과 학생들의 도서관 이용 정도를 비교하여 운영비 예산액이 높을수록 도서관 이용이 활성화되는지 여부를 파악한다.

3. 도서관 총 좌석수 상위 10개 학교와 하위 10개 학교의 도서관 대여 학생수 비교:

도서관 좌석수와 학생들의 도서관 이용 정도를 비교하여 도서관 좌석수가 많을수록 도서관 이용이 활성화되는지 여부를 파악한다.

4. 도서 자료수 상위 10개 학교와 하위 10개 학교의 1인당 대출 자료수 비교:

도서 자료수와 학생들의 도서관 이용 정도를 비교하여 도서 자료가 많을수록 도서관 이용이 활성화되는지 여부를 파악한다.

# data[].attributes.headline
3개 데이터 병합 파일

# data[].attributes.subject
3개 데이터 병합 파일

# data[].attributes.body
[도서관 데이터 병합 파일]

2024년 기준, 서울, 초등학교 운영/이용/보유 현황을 하나의 엑셀파일로 저장한 코드와 결과물 파일

# data[].attributes.body
https://colab.research.google.com/drive/1qBKozbpWsNFcHVgz_pA6ZaD1s6s0PQRd?usp=sharing

# data[].attributes.body
https://colab.research.google.com/drive/1CawmN2XImFY7nXSv-YWhPpxeiRdX4FsV?usp=sharing

데이터 확인 과정과 관련한 코랩 링크 공유합니다.

# data[].attributes.headline
3개 데이터 병합 파일

# data[].attributes.subject
3개 데이터 병합 파일

# data[].attributes.body
도서관 관련 3개 데이터 병합 파일입니다.

# data[].attributes.body
도서관 데이터 분석_데이터 전처리 - Colab

# data[].attributes.attachment_link.title
데이터 전처리_도서관_서울특별시교육청

# data[].attributes.headline
전국 초등학교 도서관 관련 데이터 병합 파일

# data[].attributes.subject
전국 초등학교 도서관 관련 데이터 병합 파일

# data[].attributes.body
3번에 정리된 주제 중 하나의 주제를 선택합니다(투표 진행). 해당 주제를 제안한 팀원이 내용을 정리하여 공유합니다.

담당: 선아쌤

# data[].attributes.body
5번의 데이터를 토대로 전처리를 진행합니다. 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 정규화 등으로 데이터를 정리합니다.

담당: 선아쌤

# data[].attributes.body
3개의 데이터 파일을 병합합니다.

초기 코드 제안: 민영쌤

최종 병합 담당: 정현쌤

# data[].attributes.headline
데이터 이용률을 2가지 경우로 나누었습니

# data[].attributes.body
데이터 이용률을 2가지 경우로 나누었습니다.

1) 대여 학생 수/ 총 학생 수

2) 총 대출 자료 수/ 자료 보유량

2가지 경우에 대해 3가지의 시각화를 각각 진행하였습니다.

1) 예산액 유형에 따른 도서관 이용률 비교

2) 도서/비도서 자료 유형에 따른 도서관 이용률 비교

3) 학교 설립 구분에 따른 도서관 이용률 비교

# data[].attributes.headline
데이터 시각화 및 상관관계 분석 

# data[].attributes.subject
데이터 시각화 및 상관관계 분석 

# data[].attributes.body
https://colab.research.google.com/drive/1E6monzjTTnkTtfWn8I8h6HZ76fr_-PK1?usp=sharing

유의미한 데이터를 가진 컬럼 간의 상관관계를 알아보고 몇 가지 주제에 대해 데이터를 시각화하였습니다.

1)자료 보유량 및 총 좌석수와 도서관 이용률

2)도서자료 보유 현황(전체/설립유형별/학생수별)

3)1인당 장서 수와 학생 수의 관계

4)지역별 도서 보유량, 운영비 예산액을 통한 지역 편차

5)비도서 자료 비율과 도서관 이용률,도서관 예산액 간 관계

# data[].attributes.body
학교별 도서관 대출 자료수 비교

학교별 1인당 대출 자료수 비교

설립구분별 도서관 수

도서관 총좌석수와 학생수 비교

운영비 예산액 대비 도서관 대출 자료수 비교

도서자료와 비도서 자료 비교

# data[].attributes.headline
서울시 도서관 초등, 고등 데이터 병합

# data[].attributes.subject
서울시 도서관 초등, 고등 데이터 병합

# data[].attributes.headline
국가도서관 통계 시스템 통계 사이트

# data[].attributes.subject
국가도서관 통계 시스템 통계 사이트

# data[].attributes.headline
학교 도서관 현황 분석을 통한 개선 방안 제안

# data[].attributes.subject
학교 도서관 현황 분석을 통한 개선 방안 제안

# data[].attributes.body
연도별 비교는 불필요하다고 생각되어 가장 최근 데이터인 2024년 데이터를 활용하고자 합니다.

전국의 모든 학교급(초, 중, 고등학교)별 자료 보유/운영 현황/이용 현황 데이터를 업로드 합니다.

-------------------------------------------------------

추후 논의 사항

#1 데이터 분석 범위

전국 or 서울시

초, 중, 고등학교

자료 보유/운영 현황/이용 현황

#2 주제 범위 축소

(주제 예시)

자료 보유량 및 총 좌석수와 도서관 이용률의 관계 분석

도서 자료 보유 현황 분석

1인당 장서 수와 학생 수의 관계 분석

설립 구분에 따른 도서 보유 현황 비교

지역별 도서 보유량, 운영비 예산액 비교를 통한 지역 편차 분석

학교 규모와 도서 보유량 간의 관계 분석

-------------------------------------------------------

참고

#1 데이터 내용

자료보유: 도서 자료수, 비도서 자료수, 합계, 전체학생수, 1인당 장서수

운영현황: 도서관 수, 도서관 총좌석수, 사서 자격증 보유, 사서 자격증 미보유, 자료구입비 예산액, 운영비 예산액

이용현황: 도서관 대출 자료수, 전년도 전체 학생수, 도서관 대여 학생수, 1인당 대출 자료수

#2 데이터 수

전국 초등학교: 6302개

서울시 초등학교: 605개

전국 중학교: 3281개

서울시 중학교: 387개

전국 고등학교: 2379개

서울시 고등학교: 318개

# data[].attributes.attachment_link.title
2024년_ 학교 도서관 현황_전국_학교급별

# data[].attributes.body
KOSIS의 데이터 기준

2024년의 초등학교 현황 정리

서울과 유사한 지역 5개 선정

# data[].attributes.headline
지역 선정(유사도 높음)

# data[].attributes.subject
지역 선정(유사도 높음)

# data[].attributes.body
이정현: 경기도

제예진: 대구광역시

조민영: 인천광역시

최선아: 울산광역시

조아리: 제주특별시

# data[].attributes.headline
지역 선정(유사유 낮음)

# data[].attributes.subject
지역 선정(유사유 낮음)

# data[].attributes.body
이정현: 충청남도

제예진: 전북특별자치도

조민영: 경상북도

최선아: 전라남도

조아리: 강원특별자치도

# data[].attributes.headline
서울시와 강원도 비교 

# data[].attributes.subject
서울시와 강원도 비교 

# data[].attributes.body
강원도의 강점

높은 효율성: 강원도는 상대적으로 적은 운영비와 구입비로 높은 대출 자료 수 효율성을 보입니다. 이는 자원을 효과적으로 활용하는 시스템이 잘 정착되어 있음을 나타냅니다.

1인당 자원 혜택: 학생 수가 적은 만큼, 1인당 장서 수와 1인당 대출 자료 수가 서울에 비해 높습니다. 이는 학생들에게 도서관 자원이 보다 고르게 분배되고 있다는 뜻입니다.

작은 규모의 장점: 강원도는 상대적으로 작은 규모의 도서관 운영과 학생 수 덕분에 개별적인 접근과 지역 밀착형 운영이 가능할 가능성이 큽니다.

서울의 강점

도서관 인프라: 서울은 도서관 수와 좌석 수에서 강원도보다 월등히 많아, 더 큰 규모의 인프라를 보유하고 있습니다. 이는 학생들이 도서관에 물리적으로 접근할 기회가 더 많다는 것을 의미합니다.

높은 예산: 운영비와 구입비가 많아, 다양한 자료를 구비하고 더 나은 시설을 제공할 여력이 있습니다. 이는 학생들에게 더 다양한 학습 기회를 제공할 가능성을 높입니다.

학생 이용률: 학생 수가 많음에도 불구하고, 도서관 이용률이 높은 편입니다. 이는 서울의 학생들이 도서관을 적극적으로 활용하는 문화가 잘 형성되어 있음을 보여줍니다.

종합적인 관점

효율성과 개인화 관점에서는 강원도가 더 강점을 보입니다. 상대적으로 적은 자원을 잘 활용하여 학생들에게 충분한 자원을 제공하고 있습니다.

인프라와 다양성 측면에서는 서울이 유리합니다. 더 많은 도서관과 예산으로 학생들에게 더 넓은 선택지를 제공합니다.

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서울과 충청남도 비교 및 시각화

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서울과 충청남도 비교 및 시각화

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https://colab.research.google.com/drive/11CsacsAn0tDUGAcbXmUiwWkEPt067h2L?usp=sharing

서울의 분석 결과

1인당 장서 수가 높음, 1인당 대출 자료수가 높음

평균적인 운영비 예산액이 높음

충청남도 분석 결과

평균적으로 도서관 대출 자료수, 도서관 대여 학생 수가 더 많음

평균 도서관 이용률이 더 높음

일부 하위 학교들에 도서관이 없거나, 이용률이 매우 낮은 경우가 있음

상위 학교와 하위 학교 간 도서관 이용률및 1인당 장서 수 차이가 큼

(수정) 서울과 충청남도 데이터를 취합한 엑셀을 첨부합니다.

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서울시와 전라남도 비교

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서울시와 전라남도 비교

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1. 두 지역 간 교육 자원 접근성 및 활용도에는 차이가 없음

- 도서관 수, 1인당 대출 자료수, 도서관 이용률에 큰 차이를 보이지 않음

평균 비교

1. 서울시의 사서 자격증 보유율이 높게 나타남

- 지역 간 도서관 전문성 수준에 차이가 있음 ->지역 간 인프라 격차를 해소하기 위한 인력 양성의 필요성을 제안할 수 있음

2. 서울시의 자료 활용도가 높게 나타남

3. 전라남도의 1인당 대출 자료수, 1인당 장서수가 높게 나타남

-서울시에 비해 적은 학교 당 학생 수에서 비롯한 것으로 보임

전체 학생 수 대비 비교

1. 서울시의 비도서 자료수가 높게 나타남

- 서울시에서 디지털 및 혼합형 학습이 더욱 활발하게 이루어지고 있음

- 지역별 학습 자원의 다양성에 차이가 있음을 확인할 수 있음

2. 전라남도의 도서관 예산액이 더 많음

- 학생 수 대비 많은 예산이 투여되고 있음

3. 전라남도의 도서관 대출 자료수, 대여 학생수, 보유 자료수가 더 많음

- 학생 수 대비 자료 보유량 및 활용도가 높게 나타남

상관관계 분석

1. 전라남도의 경우 도서관 예산액과 대출 자료수, 도서관 예산액과 자료활용도에서 높은 양의 상관관계를 나타냄

- 높은 예산 편성이 도서관 서비스 향상에 기여하여 도서관 이용도를 높일 수 있음을 시사

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데이터가공_전라남도 - Colab

서울시, 전라남도 통합 데이터입니다.

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데이터 전처리_도서관_서울특별시&전라남도교육청

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서울시, 전북 통합 데이터입니다.

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서울시, 전북 통합 데이터입니다.

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서울 vs 전북 데이터 분석 및 시각화

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서울 vs 전북 데이터 분석 및 시각화

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1. 서울시와 전북의 컬럼별 평균값 비교

: 서울시가 대부분의 컬럼에서 우세하나, 1인당 장서수는 전북이 더 높았음.

2. 학교 규모별 도서관 예산 비율 비교

: 소, 중규모 학교는 서울이 우세하였으나, 대규모 학교는 자료 구입비, 운영비 모두 전북이 우세함.

3. 예산 대비 효율성 비교

: 전북은 10,000원당 19.36권의 도서를 확보할 수 있으며, 서울은 10,000원당 17.03권의 도서를 확보할 수 있음.

4. 도서관 이용률 비교

5. 전체 학생수와 도서 자료의 상관관계 분석

: 전북은 학생 수가 증가함에 따라 도서자료 수도 강하게 증가하나, 서울은 학생 수와 도서 자료가 비례하여 증가하지 않음.

6. 학교 규모별 장서 보유량 비교

: 소,중,대규모 학교 모두 서울이 장서를 많이 보유하고 있음.

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서울시와 경상북도 비교

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서울시와 경상북도 비교

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서울특별시교육청

도서관 활용도:

도서관 이용률과 1인당 대출 자료수에서 경북보다 우세함. 학생들이 도서관 자원을 더 적극적으로 활용하고 있으며, 도서관이 활발히 운영되고 있음을 보여줌.

자료구입비 및 운영비 예산:

총 예산 규모에서 경북보다 우세. 대규모 학교와 학생 수를 지원하기 위한 자원이 충분히 확보되어 있음. 하지만 이는 경북보다 서울 학교의 규모가 크기 때문에 예산이 더 높게 책정되어 있을 것으로 보임.

예산 효율성:

자료구입비와 운영비 대비 대출 자료 수에서 더 높은 효율성을 보임. 제한된 자원을 효과적으로 활용하여 더 많은 자료 대출과 이용을 유도.

경상북도교육청

쾌적한 도서관 환경:

1인당 도서관 좌석 수에서 서울 대비 약 5배 높음. 학생들이 도서관에서 쾌적하게 학습할 수 있는 환경 제공.

풍부한 자료 접근성:

1인당 장서 수에서 서울 대비 약 4~5배 높음. 학생들이 보다 많은 자료를 이용할 수 있는 기회를 제공.

학생당 운영비:

학생당 운영비에서 서울보다 약 1.5배 높음. 개별 학생에게 더 많은 자원이 배분되어 지원받을 수 있음.

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1) 예산이 많이 책정 되었다고 책을 많이 볼까? No

2) 어떤 경우에 책을 많이 본다고 판단이될까?(비지도) : 3개의 영역으로 나눔 추후 공유

3) 책이 많다고 책을 많이 볼까? No

4) 전문 사서 선생님이 있으면 책을 많이 볼까? Yes

5) 예산이 많이 편성된 지역에 사서가 많이 배치되는가? No

종합 정리:

- 예산, 도서자료의 양 등 여러 요인이 책을 많이 읽는 것과 관련 있지만, 그 중에서도 전문 사서의 유무가 가장 중요한 변수로 작용하는 것으로 보입니다.

- 도서관 대출 자료수와 대출율을 높이기 위해서는 사서의 유무와 같은 인프라적 요인들이 더 중요한 역할을 하며, 예산이나 도서자료의 양만으로 책을 많이 읽는다고 판단할 수는 없습니다.

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전국 공공도서관 통계 데이터

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전국 공공도서관 통계 데이터

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(데이터가공)2024년 공공도서관 통계데이터

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도서관이 활발한 정도를 파악하는 지표가 

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도서관이 활발한 정도를 파악하는 지표가 <총 대출자료수/전교생 수>, <총 대여학생수/전교생> 두 가지 모두가 될 것 같아서 비교해보았고, 클러스터링 해보니 두 지표의 차이가 보여서 각 클러스터의 특징을 비교해봤습니다.

(값이 작은 컬럼들은 비교를 시각화하기 위해 임의로 몇배수해서 숫자를 키웠습니다)

Cluster1) 도서관 대여 학생수는 높은데 도서관 대출 자료수가 낮은 경우

의미:

많은 학생들이 도서관을 방문하여 책을 대출했지만, 한 번에 대출한 자료의 수가 적다.

즉, 1인당 대출 자료수가 상대적으로 낮은 상태.

클러스터의 특징:

도서자료가 상대적으로 많음.

1인당 좌석수가 비교적 많이 확보됨.

=> 도서관의 자료 다양성과 대출 정책을 검토하는 것이 중요

Cluster0) 도서관 대여 학생수는 낮은데 도서관 대출 자료수가 높은 경우

의미:

소수의 학생들이 대출 활동을 주도하며, 한 번에 많은 자료를 대출하고 있다.

즉, 1인당 대출 자료수가 높은 상태.

이 경우, 도서관이 특정 학생들에게만 집중적으로 사용되고 있을 가능성이 높다.

클러스터의 특징:

도서자료가 상대적으로 적음.

1인당 좌석수가 비교적 덜 확보됨.

=>도서관 활성화 프로그램(예: 전교생 대상 독서 캠페인)을 통해 더 많은 학생들이 도서관을 이용하도록 유도할 필요가 있음

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전국 도서관 데이터로 kmeans 알고리즘 실행

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전국 도서관 데이터로 kmeans 알고리즘 실행

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Cluster 0: 보편적인 도서관 그룹

도서관 대출 자료 수와 대여 학생 수가 중간 수준임.

예산과 자료 보유량 모두 중간 수준임.

Cluster 1: 자료가 풍부하고 대출율이 높은 도서관

1인당 대출 자료 수와 예산이 가장 높은 클러스터.

비도서 자료 보유량이 다른 클러스터보다 두드러지게 높음.

Cluster 2: 자료가 부족하여 대출율이 낮은 도서관

대출 자료 수와 대여 학생 수, 예산 모두 낮음.

1인당 대출 자료 수도 가장 낮음.

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사서 자격증 유무에 따른 변수별 상관관계 분석

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사서 자격증 유무에 따른 변수별 상관관계 분석

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(1) 도서관 대여 학생수

Certified (사서 보유): 평균 약 10,000명.

Non-Certified (사서 미보유): 평균 약 7,800명.

해석: 사서가 있는 학교에서 도서관 대여 학생 수가 더 많아, 더 많은 학생들이 도서관을 이용함을 보여줍니다.

(2) 1인당 대출 자료수

Certified: 평균 약 32권.

Non-Certified: 평균 약 37권.

해석: 사서가 없는 학교에서는 1인당 대출 자료 수가 더 많습니다. 이는 소수의 학생이 집중적으로 도서관을 이용하고 있음을 나타낼 수 있습니다.

(3) 도서자료

Certified: 평균 약 22,000권.

Non-Certified: 평균 약 18,000권.

해석: 사서가 있는 학교는 도서 자료가 더 풍부합니다. 이는 학생들이 다양한 자료를 이용할 수 있는 환경을 조성함으로써 도서관 이용률 증가에 기여할 수 있습니다.

(4) 비도서 자료수

Certified: 평균 약 250개.

Non-Certified: 평균 약 160개.

해석: 비도서 자료(예: DVD, 전자책 등)도 사서가 있는 학교에서 더 풍부하며, 학생들의 흥미를 끌어 도서관 이용을 장려할 가능성이 큽니다.

(5) 자료구입비 예산액:

Certified: 평균 약 1,300만 원.

Non-Certified: 평균 약 1,200만 원.

해석: 사서를 보유한 학교는 자료 구입비 예산이 더 많아, 자료를 지속적으로 확충할 가능성이 큽니다.

(6) 운영비 예산액:

Certified: 평균 약 480만 원.

Non-Certified: 평균 약 400만 원.

해석: 사서를 보유한 학교에서 도서관 운영비가 더 많아, 학생들에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 환경이 조성될 가능성이 높습니다.

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발표 자료 구성을 위한 새로운 패들렛 공유

구성이 길어서 별도로 운영

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발표 자료 제작을 위한 패들렛

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발표 자료 제작을 위한 패들렛

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데이터 분석을 토대로 발표 구성을 만들고, 함께 발표 순서를 정합니다.

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분석 과정과 결과를 정리하고, 발표 자료를 준비해 팀 내 공유합니다.

담당: 모두

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사서 자격증 유무에 따른 예산과 도서관 이용률의 상관관계

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사서 자격증 유무에 따른 예산과 도서관 이용률의 상관관계

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사서 자격증 보유 학교는 자료구입비와 운영비가 높음. 그래서 사서 자격증이 없는 학교에서 많은 예산을 투입하면 도서관 이용률이 올라갈지 분석함.

=> 예산과 도서관 이용률은 관계가 없다.

도서관 이용률은 예산보다는 사서의 전문성, 자료의 다양성, 운영 방식에 따라 더 큰 차이를 보인다.

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발표 자료 확인(다운로드)

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발표 자료 확인(다운로드)

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발표 자료입니다.

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Egg님이 공유한 파일을 확인하세요.

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전체 코드 링크입니다.

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부분 코드 링크입니다.