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서울 평균 기온 분석을 통해 배운 데이터 분석 및 시각화 방법을 토대로 대구의 평균 기온을 분석하고 시각화하였다. 기존에 배웠던 방법을 이행함과 동시에 수업 시간에 다루지 않은 다른 기능들을 찾아보고 영하, 0도에서 10도, 10도에서 20도, 20도에서 30도, 30도 이상의 기온을 도형을 통해 행렬에서 분류해 각각 범위의 기온이 나타난 날의 수와 계절 별 분포를 한눈에 보이도록 시각화해 기온이 높은 날이 점점 증가하고 있음을 알았고, 색을 바꾸어 기온과 더 맞게 했으며, 바뀐 색에도 수치가 잘 보이도록 글 색을 흰색으로 바꾸어 수업 내용을 응용하여 나만의 도표를 만들었다. 이번 3차시에 걸친 수업을 통해 자료를 분석하고 시각화하는 능력을 배우고 직점 해보아서 기뻤고 앞으로 파워 BI를 활용할 때가 왔을 때 잘 쓸 수 있을 것 같아 뿌듯하다. 선생님 수업 감사합니다

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오늘 배운것:그래프 활용/보고서 작성/데이터 분석 ,정리

느낀점:어려웠지만 해보니 뿌듯했다.

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느낀점: 다른 학생들의 발표를 통해 내가 생각하지 못했던 분야의 관점을 보게되었고, 다양한 그래프를 사용해 시각화를 해보아서 앞으로도 다양한 분야에서 사용할수 있을것같다. 또 이러한 시각화가 우리 일상생활에서 어떠한 영향을 미칠수 있을지를 생각해보았을때, 접근성을 높여 더 효율적인 작업을 할수 있도록 해줄수 있다는 생각이 들어 여러 변수가 많은 분야에서 더욱 효과가 있을것같다는 생각이 들었다.

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오늘은 power BI를 활용해서 학생들이 각자 자신의 프로젝트를 만들었다. 2주만에 듣는 수업이었음에도 기억을 더듬다 보니 금세 power BI에 다시 적응할 수 있어서 다행이었다. 그리고 나는 선생님께서 주셨던 데이터와 다른 데이터를 이용해 여러 그래프를 만들어 분석을 했는데, 어떻게 분석을 해야 할 지 몰라서 많이 버벅였다. 그래도 겨우 할만한 데이터를 찾아서 그래프를 만들었고, 그렇게 우여곡절 끝에 분석을 끝냈다. 분석결과 2022년에 질병으로 인한 사망자 수가 가장 많았고, 2005년에는 가장 적었다. 또한 20~25년에 감염성,기생충 관련 질환으로 인한 사망자가 가장 많았는데, 이는 코로나 때문임을 알 수 있었다.

power BI를 이용한 분석을 통해서 여러 정보들을 알아보기 쉽게 나타내서 정말 신기했고, 또한 앞으로도 보기 힘든 자료가 생기면 이와 같은 방법으로 나타내서 나만의 분석 자료도 만들고 싶다. 총 3번의 수업동안 열심히 수업을 들은 덕분에 마지막에는 스스로 분석도 할 수 있어서 알찼던 수업이었다!!

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오늘은 지난 시간동안 배웠던 데이터 시각화와 데이터 전처리 과정을 바탕으로 나만의 데이터를 분석해 시각화하는 활동을 했다. 지난 시간과는 달리 선생님께서 지정해주신 데이터로 활동하는 것이 아니라 내가 직접 데이터를 선정해보고 그 데이터를 처리하는 과정을 거치면서 배우지 않았지만 다양한 기능을 사용해볼 수 있었다. 이 데이터를 어떤 시각화 자료로 표현하는 것이 가시성이 좋을지, 의미를 잘 전달할지를 깊게 생각해보게 되었고, 지난 시간의 데이터 전처리 과정을 차근차근 떠올리며 시각화에 효율적으로 데이터를 가공할 수도 있었다. 물론 내가 직접 하는 것이기도 하고, 처음 써보는 기능들도 많아서 중간중간 여러 어려움이 있었지만, 그 어려움을 해결하는 과정에서 시각화하는데 있어서 더 성장했다고 느낀다. 비록 과정은 조금 어려웠지만, 성공적으로 완성할 수 있어서 뿌듯했고 발표를 통해 내 결과물을 알릴 수 있어 좋았다. 앞으로도 이 프로그램을 이용하여 자료를 더 효과적으로 발표하는데 도움이 될 수 있을거라 기대하고 있다.

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이렇게 내가 스스로 데이터 자료를 찾아서 직접 데이터 분석 및 시각화를 이루어 낸 것이 뿌듯했다. 그냥 데이터를 시각화 했을때 '경기도 의정부시 의정부경전철 혼잡도'이 데이터 자료가 가장 쉽고 빠르고 이쁠것 같아서 선택했는데, 생각보다도 더 예쁘게 만들어져서 만족스러웠다. 연습 했을 때완 다른게 많아서 당황스러워 했었기도 하지만 어찌저찌 잘 해결해서 좋았다. 데이터 분석결과 의정부중앙쪽이 가장 혼잡했었고, 탑석역 쪽이 가장 혼잡도가 덜했다. 나름 생각한대로 쑥쑦 잘 만들어지는게 너무 좋았고 너무 간단해서 좋았다. 언젠가 수행평가로 이렇게 시각화 된 자료를 만들일이 있으면 파워BI를 이용해서 해봐야겠다.

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느낀점: 다른 학생들의 발표를 통해 내가 사용해보지 못한 다양한 그래프들을 활용한 분석을 들어볼 수 있었다. 그래프를 활용하여 분석할때 꺽은선 그래프나 막대그래프만 사용하는 것이 아닌 누적그래프, 원형그래프, 깔대기 그래프 등의 다양한 시각자료들을 활용해야겠다는 생각이 들었다.

적용해본 것: 연도 별 평균 기온의 변화를 보여주는 꺽은선 그래프를 같이 만든 경험을 바탕으로 최고기온과 최저기온을 동시에 나타낼 수 있는 꺽은선 그래프를 만들었다.

아쉬운 점: 영어 시간에 축제와 콘서트로 인한 환경문제에 대한 글에 반박하거나 질문하는 이메일을 쓰는 수행평가가 있었다. 이때 내가 쓴 글을 뒷받침할 수 있는 그래프를 개인 프로젝트 시간에 만들어 보고 싶었는데 적절한 자료를 찾지 못해 아쉬웠다. 집에서 더 조사해서 만들어 봐야겠다.

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저번에 만들었던 기간별 평균 기온 데이터에서 가장 높은 날의 온도와 가장 낮은 날의 온도를 추가했고, 또 슬라이서를 만들었다.

그리고 지금까지 한 것을 바탕으로 대구의 기간별 평균 기간도 시각화 해보았는데, 선생님을 따라하던 것과 달리 혼자하니까 실수도 많았지만 그래도 잘 완성 시켰다.

대구의 평균 기온은 서울의 평균 기온보다 더 높을 것이라고 생각했다. 서울보다 대구가 확실히 평균 기온이 높긴 했지만 생각보다 많이 차이나지 않았다.

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오늘 배운 것

1,2차시때 배운 Power BI를 이용해 추정 치매환자 수 데이터를 분석해 다양한 그래프를 만들어 보았다.

느낀 것

데이터를 분석하기 전에는 나이대가 높아짐에 따라 치매 발병률이 높아질 것과 의료기술이 발달할 것을 고려해 치매 유병률이 낮아질 것으로 예상했으나 데이터를 분석해본 결과 나이대가 높아짐에 따라 발병률이 높을 것이라는 예상은 맞았으나 치매 유병률이 크게 변화하지 않았다. 그래서 2016년 부터 2024년까지에서는 치매 관련 의료기술이 눈에 띄게 발전하지 않았을 것이란 나만의 결론을 내렸다.

# data[].attributes.body
내가 직접 데이터 시각화를 해보니 어려웠지만 재밌었다.재밌는 데이터가 없어서 아쉬웠다.나중에 학교에서 쓰면 좋을 것 같다.데이터 변환 할 때 코딩을 고치지 못하게 돼있어서 짜증이 많이 났다.

# data[].attributes.body
오늘 배운 것: 다른 그래프 만들고 활용해보기를 해보았습니다.

느낀점:활용한다는게 어렵지만 다 만들어서 뿌듯했고 나중에 다시 써보고싶다.

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오늘 배운 것 : 대구의 평균 기온이 비교적 최근에 가장 높을 것 같았지만 의외로 1994년이었던 것을 알게 되었다. 그때 즈음 대구에 나무가 엄청 많이 심긴 걸로 아는데 나무가 기온을 낮추는데 효과가 있는 것 같아 신기했다.

느낀 것 : 평소에 새로운 프로그램을 배우기 쉽지 않은데, 이번 기회를 통해 power bi라는 프로그램을 배울 수 있어서 좋았다. 혼자 시각화 자료를 만들었을 때 어렵기도 했지만, 막상 오류를 찾아내고 고치니 뿌듯함이 느껴졌다.

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배운점

파워BI로 나만의 데이터를 정리 하는 것을 배웠다.

느낀 점

파워BI를 하는 것이 쉽다.

# data[].attributes.headline
질환 종류에 따른 사망자 수 변화

# data[].attributes.subject
질환 종류에 따른 사망자 수 변화

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기간별 대구 평균 기온

# data[].attributes.subject
기간별 대구 평균 기온

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대구의 기간별 평균 기온

# data[].attributes.headline
대구 기온 데이터 분석

# data[].attributes.subject
대구 기온 데이터 분석

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보건복지부_주요 사망 원인별 사망자 수_20231231

# data[].attributes.headline
대구 기온 데이터 분석

# data[].attributes.subject
대구 기온 데이터 분석

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추정 치매환자 수 분석

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학생 성적별 사교육 참여율 비교

# data[].attributes.subject
학생 성적별 사교육 참여율 비교

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(변 정리) 인공지능 수업 3. 데이터 셋 사이트

# data[].attributes.attachment_link.title
서울의 기온변화 - 복사본

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배운 것파워 bi로 주어진 

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배운 것

파워 bi로 주어진 자료를 정리하고 꺾은선 그래프, 막대그래프, 행렬을 통해 시각화하는 방법을 배웠다.

느낀 것

일상에서 자주 보던 자료들이 여러 단계를 통해 정리되고 또 한눈에 보기 쉽게 정리하는 과정을 거친 것이라고 생각되니 이런 기술들이 생각보다 일상생활에 밀접한 관계가 있음을 알게 되었다.

# data[].attributes.body
오늘 배운것

파워bi를 사용해서 기온 데이터를 바탕으로 데이터를 분석한 후에 꺾은선 그래프, 막대그래프와 행렬로 데이터를 시각화하는 방법을 배웠다.

느낀것

파우bi는 초기에는 부가적으로 배워야할 사항이 많아 복잡하게 느껴지고 어려웠지만, 세보죽으로 배우게 되니 생각보다 단순하고 결과가 확실하게 나타나 오류 수정도 용이하다는 여러 장점이 존재해 앞으로의 활용 방향또한 많을것같다.

# data[].attributes.body
오늘 배운 것: 기온 그래프를 만드는 걸 배웠다.또 데이터 분석하는것도 알았다.

느낀 점:어렵고 힘들었지만 다하고 나니 기분이 좋았다.

# data[].attributes.body
오늘 배운것:

저번 시간에 변환한 데이터를 활용하여 여러가지 그래프를 만들었다.

느낀것:

자료들을 시각화하는 것이 생각보다 어렵지 않다는 것을 느꼈고 앞으로 발표나 보고서 작성에 필요한 시각 자료들을 이 파워 BI를 사용하여 만들 수 있을 것 같다는 생각을 했다.

# data[].attributes.body
배운것

-데이터 정리

-시각적으로 표현

-그래프로 표현

느낀것

중간에 자꾸 꼬여서 좀 힘들었다.

# data[].attributes.body
오늘 배운 것

파워 BI로 그래프를 만드는 것을 배웠다.

느낀 것

어려운 점도 있었지만 열심히 해서 기분이 좋다.

# data[].attributes.body
오늘 배운 것 : power bi에서 데이터를 바탕으로 여러가지 형태의 그래프를 통해 본격적인 시각화하는 방법을 배웠다. 꺾은 선 그래프, 막대 그래프, 행렬 그래프를 이용해 시각화 해보며 한눈에 직관적으로 다가 올 수 있도록 명암, 색채를 넣는 방법을 배웠다.

느낀 점 : 새로 배우는 프로그램인 power bi가 익숙하지 않고 또 오류가 생겼을 때 당황스럽기도 했지만 스스로 오류의 원인을 찾아 냈을 때 재미있었다. 평소에 자주 볼 수 있는 시각화 데이터를 만들어낸 것이 뿌듯하고 새롭기도 했다.

# data[].attributes.body
오늘 배운 것: 오늘은 지난 시간 처리했던 데이터를 바탕으로 그 데이터를 꺾은선그래프와 막대그래프, 행렬차트로 시각화하는 과정을 배웠다. 시각화하면서 데이터의 속성 나열 순서가 보기 불편하게 되었을 때 어떻게 순서를 보기 편하게 나열할 수 있는지에 대해서도 알게 되었다.

느낀것: 내가 직접 자료를 조사해본 적은 있어도, 그 자료를 바탕으로 데이터를 보기 쉽게 시각화해본 적은 없었는데, 오늘 처음으로 데이터 시각화를 하는데 성공해서 뿌듯했다. 지난 시간에 데이터를 처리하기만 했을 때는 데이터 처리 방법은 잘 알겠으나 이것을 어디에 사용할 수 있을지에 대한 생각이 들었는데 오늘 이 데이터를 시각화하는 방법을 알게 됨으로써 오늘 배운 내용을 바탕으로 다른 많은 자료를 가공하여 통계 데이터를 더 보기쉽게 활용할 수 있을 것 같다는 생각이 들었다. 또한 오늘 배운 내용을 잘 이해하고 내가 직접 다른 데이터를 시각화해보고 싶다는 생각도 들었다.

# data[].attributes.body
오늘 배운 것

데이터를 차트화시키는 법을 배웠습니다.

느낀것

사실 평소에 데이터 그래프나 행렬표 등 이런 데이터를 표로 나타낸 것을 자주보는데, 이런것들을 제가 데이터를 직접 가져와 만든다는게 좋은 경험인것 같습니다. 평소에 이런 데이터 그래프(표) 같은 것들은 자주 사용하기 때문에 이 수업이 앞으로 많은 도움이 될 것이라 생각합니다.

# data[].attributes.body
오늘 배운 것

오늘 100년간 서울 기온 데이터를 이용해서 power BI를 나에게 필요한 데이터만 골라서 기간별 평균기온, 계절별 병균기온, 그리고 행렬표로 만드는 방법을 배웠다.

느낀 것

처음 power BI를 접했을때는 복잡해 보였지만 차근차근 따라하니 그래프 만드는 것 정도는 충분히 할 수 있을 것 같다고 생각했다. 또한 power BI가 다양한 곳에서 활용될 수 있겠다 라는 생각이 들었다

# data[].attributes.body
오늘은 power BI를 활용하여 꺾은선그래프, 막대그래프, 행렬을 만드는 방법을 배웠다. 테이블을 보니 엑셀과 유사한 형태를 가져서 그래프를 그리기 쉬울 줄 알았는데, 교재와는 다르게 오류가 날 때도 있었고 내가 원하는 모습으로 그래프가 그려지지 않아서 답답했다. 그래도 선생님의 가르침을 차근차근 따라가다 보니 어느새 마음에 쏙 드는 결과가 나와서 다행이었다.

그리고 가끔씩 옆자리 친구도 도와줬는데, 내가 가르쳐주는 대로 정말 잘 따라와서 그 친구도 금방 완성해냈다. 정말 멋진 친구다.. 그래서 이번 수업을 통해 협력의 중요성을 느끼게 됐다. 함께 해내니까 완성작도 더 예뻐 보였다. 다음 시간에도 여러 친구들을 도와주고 도움도 받으면서 함께 좋은 결과를 도출해내면 좋겠다!!!!😘😘

# data[].attributes.body
<배운 것>

오늘은 저번 시간에 테이블에서 기간별 평균 기온 데이터를 정리한 것을 꺾은선 그래프와 막대 그래프, 그리고 행렬로 나타내어 시각화 하였다. 행렬에 평균 온도의 크기 별로 색깔을 입히니 꽤 완성도 있어 보였다.

<느낀점>

Power BI가 익숙하지 않고 시각화도 처음 해보아서 어려웠지만 그래도 내가 데이터를 이용해서 그래프와 행렬로 자료를 시각화하니 뿌듯했다.

# data[].attributes.body
오늘 배운 것: 그래프 만드는 방법(꺽은선, 막대, 행렬 등)

느낀 것 : 일상에서 간단히 사용 가능하게 배워서 기쁘다. 어렵고 많은 실패가 있었지만 재미있음

# data[].attributes.body
오늘은 제목과 그래프를 넣는 방법에 대해 배웠고 어려웠지만 재미도 있었다. 나중에 학교에서 쓰면 좋을것 같다는 생각이 들었다.

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오늘 배운 것

데이터를 정리하고 시각적으로 표현하는 것을 배웠다.

느낀것

생각한 것보다 데이터를 시각적으로 표현하는 방법은 다양하고 쉽다.

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오늘 배운 것

느낀것

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오늘 배운것

자료를 가지고 그래프와 행렬을 만듦

느낀것

첫 날에 선생님이 파워BI가 쉽다고 하셔서 반신반의 했었는데 해보니깐 R처럼 막 코딩하는 것도 없고 자료만 있으면 손가락 몇 번 으로 자료가 이해하기 쉽고 잘 나오니깐 진짜 신기하고 재미있었다. 까먹지 않으면 학교 수행평가를 이 걸로 해서 자랑하고싶다.

# data[].attributes.body
2시간에서 3시간 사용하는 사람이 제일 많았고 예상보다 적었다. 한명이 7시간 이상 24시간 이하 사용한다고 응답했다. 응답자 중 3명이 패밀리링크 또는 자녀보호기능을 증오한다고 답했고 게임 앱을 좋아하면서 증오하는 응답도 나왔다. 응답자들은 유튜브를 많이 사용하며 게임 앱, 구글계열 앱, 브라우저를 많이 사용하는 것으로 나타났다. 24시간 이상 사용하는 사람이 없어 굉장히 아쉬웠다.

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Microsoft Power BI Desktop is built for the analyst. It combines state-of-the-art interactive visualizations, with industry-leading data query and modeling built-in. Create and publish your reports to Power BI. Power BI Desktop helps you empower others with timely critical insights, anytime, anywhere.

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1. 친구들의 평균 스마트폰 사용시간 범위를 120분-180분 정도로 분산이 적을 것으로 예상했으나 범위가 30분-360분으로 예상보다 큰 분산을 보였다.

2. 가장 많이 사용한 학생은 평균 30분, 가장 많이 사용한 학생은 360분을 사용했으며 예상한 것과 비슷하게 평균 166분 사용했다.

# data[].attributes.body
1. 스마트 기기 사용시간이 4시간을 넘는 사람이 별로 없을 줄 알았는데 2번째로 큰 비율을 차지하여 신기했다.

2. 학교에서는 스마트 기기를 사용하지 않을 줄 알았는데 소수의 비율로 사용자가 있었다.

3. 주요 사용 앱은 예상했던 대로 sns와 유튜브가 가장 큰 비율을 가졌다

# data[].attributes.body
제가 예상한 학생들의 총 공부시간은

중학생은 5시간~7시간

고등학생은 8시간~9시간

이 예상에 따른 전과목 성적 평균은 85~90점 이상으로 예상하였습니다

실제 조사한 결과에 따른 값은

학생들의 총 공부시간은 중학생은 6시간, 고등학생은 4시간으로 예상치보다 낮은 값이 나왔으며,

성적평균도 (중고등학생 통합) 72.9로 예상치보다 낮은 값이 나왔습니다.

# data[].attributes.body
내가 생각하기에 평균 3시간일 줄 알았는데 6시간도있어 놀랐고 가장 많이 사용한 장소가 모두다 집일줄 알았는 데 학교도 있어 놀랐다. 평균 120분 정도 인것 같다.

# data[].attributes.body
주로 어떤 목적으로 스마트폰을 사용하나요? 라는 질문에 영상시청의 응답비율이 가장 높을 껏이라고 예상 했으나 Sns가 41.7%로 가장 많았고, 스마트폰을 가장 많이 사용하는 장소를 입력하세요. 라는 질문에는 예상대로 집이 75%로 가장 응답 비율이 높았다. 가장 많은 하루 평균 스마트폰 사용 시간은 360분, 가장 적은 하루 평균 스마트폰 사용 시간은 40분 이였다.

# data[].attributes.body
1.내가 예상한 학생들의 스마트폰 사용시간 범위는 1시간에서 6시간 이었는데, 실제는 10분에서 600분이라 놀랐다.

2.내가 예상한 하루 평균 스마트폰 사용 시간은 240분 정도이다. 실제 평균은 191분 이다.

3.가장 오래 사용하는 학생의 시간은 600분이다.

4.가장 적게 사용하는 학생의 시간은 10분이다.

# data[].attributes.body
예상했던 평균 스마트폰 사용 시간은 180분이고, 실제 설문 결과에서는 약 3시간 30분 정도가 나왔다. 가장 적게 사용하는 학생은 40분, 가장 많이 사용하는 학생은 10시간 정도 사용한다고 답했다. 또한 스마트폰을 가장 많이 사용하는 장소는 집이다

# data[].attributes.body
예상한 평균 사용 시간은 120분 내외였는데 실제 평균이 150분을 넘게 나와서 좀 놀랐고, 4시간 이상 쓰는 학생은 많지 않을것 같아 범위를 4시간까지만 정했는데 4시간 이상이 많아서 범위를 더 넓혔으면 더 정확했을것 같다는 생각이 들었다.가장 적은 학생은 30분 이내였다.

# data[].attributes.headline
학년 별 평균 공부 시간 분석

# data[].attributes.subject
학년 별 평균 공부 시간 분석

# data[].attributes.body
내가 예상한 중학교 학생들의 평균 공부 시간은 2시간 이내일 것이라고 예상했지만 3시간 이상, 4시간 미만으로 공부하는 학생들이 가장 많았다. 주말은 평일보다 2시간 정도 더 많이 공부할 것이라고 예상했으나 대부분의 학생들은 1시간 정도 더 공부했으며 오히려 주말에 공부 시간이 줄어든 학생도 있었다. 고등학교 학생들은 중학생보다 최소 2시간 더 할 것 이라고 예상했으나 중학생들과 비슷하게, 또는 더 적게 공부했다.

# data[].attributes.body
1.내가 생각한 친구들의 스마트폰 사용시간의 범위 : 2시간

2.친구들의 스마트폰 시간 : 약156분

3.가장 많은 시간 : 6시간, 360분

4.가장 적은 시간 : 10분

# data[].attributes.body
1. 응답자 중 17살이 6명으로 가장 많았고, 14살이 1명으로 가장 적었다.

2. 하루 중 가장 적은 공부량은 10분이다.

3. 하루 중 가장 많은 공부량은 2시간30분, 3시간, 4시간40분으로 모두 2개의 응답을 받았다.

4. 응답자들 중 가장 많은 사람들이 공부를 하는 장소는 집이다.

5. 학생들의 하루 공부량 평균 = 약 112.5(분)

내가 예상한 학생들의 하루 공부량은 2시간~3시간이었다. 분석 결과 학생들의 하루 평균 공부량은 약 112분(=약 1시간 42분)이었다. 내 예상보다 적은 값이었다. 가장 많이 공부하는 학생의 공부량은 각각 2시간 30분, 3시간, 4시간 40분이다(모두 최다표인 2표를 받음). 또한 가장 적게 공부하는 학생의 공부량은 10분이다.

# data[].attributes.body
내가 예상한 학생들 하루 스마트폰 사용 시간은 180분 정도이다. 실제 데이터 분석 결과 평균 150분 정도로 나타났다. 생각보다 적게 나타난 것 같다. 가장 많이 사용한 학생의 사용 시간은 360분이고 가장 적게 사용한 학생의 사용시간은 10분이다.주로 사용하는 어플은 인스타그램, 유튜브가 가장 많았고 브라우저, 게임, 음악 앱 등도 있었다. 스마트폰을 사용하는 목적은 심심해서가 가장 많았고 공부하기 싫어서 친구들과 연락하기 위해서와 같은 이유도 있었다.

# data[].attributes.body
내가 예상한 학생들 하루 스마트폰 사용 시간은 60분이다. 실제 데이터 분석 결과 평균 사용시간이 176븐이다. 생각보다 너무 많았다. 가장 작게 사용한 학생의 삳용시간은 10분, 가장 많이 사용한 학생의 사용시간은 600분이다.

# data[].attributes.headline
1. 내가 생각하는 친구들의 스마트폰 사

# data[].attributes.body
1. 내가 생각하는 친구들의 스마트폰 사용 시간의 범위: 2시간 ~ 6시간

2. 친구들의 스마트폰 평균 사용 시간: 167분; 2시간 47분

3. 가장 오래 사용하는 친구의 사용 시간: 600분

4. 가장 적게 사용하는 친구의 사용 시: 10분