GIS & Spatial Analysis in KOREA

[Spatial Analysis]#GIS #QGIS #Data Analysis #Spatial Data Analysis #Big Data #AI #Map #Radon #School#데이터 분석 #공간데이터 분석 #빅데이터 #인공지능 #데이터 시각화 #지도#라돈 #발암물질 #학교 #실내공기질 [ 04 데이터 분석 및 시각화(2) ]이전 글 ‘라돈 - 03 공간 분석용 데이터로 재구축’을 통해 구축한 전국 초, 중, 고등학교 및 라돈 배출 상위 학교 데이터를 가지고 본격적으로 기본적인 데이터 분석 및 시각화를 진행해 보자. 과제: 라돈 배출 상위 학교 데이터를 버블(Bubble) 차트로 시각화기능: 레이어 속성의 스타일 기능을 이용한 시각화데이터: 전국 라돈 배출 상위 학교 CSV 데이터 (행정경계 Shap..

[CARTO]#GIS #CARTO #Data Analysis #Spatial Data Analysis #Big Data #AI #Data Visualization #Map #Radon #School#지도 #데이터 분석 #공간데이터 분석 #빅데이터 #인공지능 #데이터 시각화 #라돈 #발암물질 #학교 #실내공기질 [ 2017년 전국 라돈 검출 학교 지도 시각화 ] 앞선 데이터 구축 페이지(‘라돈 - 02 공간분석 활용데이터 정의 및 수집 구축’, ‘라돈 - 03 공간 분석용 데이터로 재구축’)를 통해 구축한 ‘2017년 전국 학교 실내공기질 이미지 데이터’를 ‘CARTO’라는 웹지도를 이용해 데이터를 시각화 해보았다. 데이터 비교를 위하여 라돈 검출 학교 데이터뿐만 아니라 전체 초, 중, 고등학교 위치 데이..

[Spatial Analysis]#GIS #QGIS #Spatial Data Analysis #Big Data #Data #Map #Radon #School #EDA #CDA #QDA#공간데이터 분석 #빅데이터 #라돈 #발암물질 #학교 #실내공기질 #데이터 #지도#탐색적 데이터 분석 #확증적 데이터 분석 #질적 데이터 분석 [ 04 데이터 분석 및 시사점 도출(1) ] 가장 중요한 분석용 데이터(전국 초/중/고등학교 및 라돈 검출 학교 데이터)를 앞선 장 ‘03 분석용 데이터로 재구축’을 통해 재구축 했다. 분석에 가장 기본이 되고 중요한 데이터를 완성한 것이다. 데이터 과학에서 분석 프로세스는 위 도표처럼 ① 문제를 정의하고, ② 관련 데이터를 수집하고, ③ 목적에 맞는 분석용 데이터로 재구축하고, ④..

[Spatial Analysis]#GIS #QGIS #Spatial Data Analysisv #Big Data #Data #Map #Radon #School#공간데이터 분석 #빅데이터 분석 #라돈 #발암물질 #학교 #실내공기질#데이터 #지도 #공공데이터포털 #학교알리미 [ 03 분석용 데이터로 재구축 ] 앞선 장에서 ‘02 활용데이터 정의 및 수집 구축’을 통해 가장 기본이 되는 ‘2017년 전국 학교 실내공기질 이미지 데이터’를 오픈소스 OCR 웹페이지를 통해 Excel 형태로 구축했다. 하지만 우리는 분석에 앞서 가장 기본이 되는 Raw 형태의 데이터를 구축한 것이지 실질적인 공간데이터 분석을 하기 위해서는 아직도 갈 길이 멀다. 기 구축한 Raw 데이터를 가지고 우리는 앞으로 공간 분석을 진행하려..

[Spatial Analysis] #GIS #QGIS #Spatial Data Analysis #Big Data #Data #Map #Radon #School #데이터 #지도 #공간데이터 분석 #빅데이터 분석 #라돈 #발암물질 #학교 #실내공기질 [ 02 활용데이터 정의 및 수집 구축] 앞선 Step 1에서 문제 정의 및 분석 방향이 구체적으로 설정된다면 자연스럽게 분석에 필요한 데이터 목록이 정리된다. 우선 전국 라돈 검출 초등학교 관련 공간 데이터 분석을 위해서 가장 중요한 데이터는 교육부가 2017년 실시한 ‘학교 실내공기질 측정 결과’일 것이다. 하지만 교육부 홈페이지 등 자료를 제공할 만한 곳을 아무리 검색해봐도 간혹 시군구 단위별로 제공하는 자료는 있으나 전국으로 제공하는 자료는 찾아보기 어렵..