[25기 프로젝트] 데자와 - COVID-19 데이터 분석 웹 ( 데이터/웹 프로젝트 )

 

자치구별 확진자 현황을 시각화한 3D 단계 구분도(Choropleth map)입니다.

 

 

---

 

 

데자와 
COVID-19 데이터 분석 웹 

 

 

SOLUX 25기 프로젝트 최우수상 수상작

 

 

---

 

 

1. 프로젝트 및 팀 소개

팀원 소개 : 금나연(팀장), 배소린, 유세영, 김가영, 장정윤

 

 

---

 

 

프로젝트 소개 : 데이터 시각화와 데이터 마이닝 분야로 나누어 COVID-19 데이터 분석을 진행합니다. 이러한 내용을 웹페이지 제작을 통하여 가시적으로 볼 수 있게 합니다.

 

 

---

 

 

웹 구현 기능 :

• 데이터 시각화 : 국가별 코로나 일별 확진자, 회복자, 사망자 추이(시계열 자료)를 보기쉬운 영상의 형태로 제작
• 데이터 마이닝 : 공공 데이터를 이용하여 코로나 이전과 이후의 상권 변화 분석을 통해 포스트 코로나 시대의 상권에게 대안 제시
• 웹 페이지 제작 및 호스팅 : 반응형 웹페이지를 제작하여 위 내용들을 가시적으로 볼 수 있게 함 

 

2019년 장르구분없는 데이터를 머신러닝하여 Decision Tree결과를 시각화 한 모습

 

---

 

 

2. 깃허브 및 관련 파일

 

깃허브 링크 : github.com/NayeonKeum/COVID19_data_analysis

GitHub - NayeonKeum/COVID19_data_analysis: SOLUX 2020 Winter project(2020.11~2021.2)

 

 

---

 

시연 :

- 웹페이지 : covid19dejalwa.com.s3-website.ap-northeast-2.amazonaws.com/

COVID 데이터 프로젝트

nayeonkeum.github.io/COVID19_data_analysis/Web_Hosting/index.html

COVID 데이터 프로젝트

 

- 데이터 시각화 : 누적 확진자, 사망자수, 회복자수를 bar chart race로 시각화 하였습니다. 이외에도 최근 확진자, 서울시 월별 신규 확진자 추이, 자치구별 확진자 현황, 서울시 COVID-19 접촉력 빈도수 상위 15항목, 월별 접촉력 상위 10항목, 해외유입 확진자 여행력 상위 10개국, 자치구별 해외유입비율 등 다양하게 시각화하였습니다.

자치구별 확진자 현황을 시각화한 3D 단계 구분도(Choropleth map)입니다.

* 웹페이지에서 더 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다.

 

- 데이터 마이닝 : 데이터 전처리 및 머신러닝을 통해 상권분석데이터를 분석하였습니다.

2019년 장르구분없는 데이터를 머신러닝하여 Decision Tree결과를 시각화 한 모습

* 웹페이지에서 더 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다.

 

참고 자료 : 

처음하는 파이썬 데이터 분석 [전처리, pandas, 시각화까지 전과정 기본 기술 쉽게 익히기]

-강의 링크:

www.inflearn.com/course/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B6%84%EC%84%9D-%EC%A0%84%EC%B2%98%EB%A6%AC-%ED%8C%90%EB%8B%A4%EC%8A%A4-%EC%8B%9C%EA%B0%81%ED%99%94#