주피터를 통한 데이터 분석 자료입니다.

시도별 교통사고 통계를 이용하여 분석한 자료입니다.

서울시 구별, CCTV의 설치 대수와 인구수와의 관계를 분석한 자료입니다.

서울시 구별 CCTV 갯수와 범죄율, 검거율 간의 관계를 분석한 자료입니다.

서울시 자치구별 차량 등록 대수와, 주차 공간에 대한 분석 자료입니다.

추세선을 통해 분석 해 보았을 때, 강남구는 차량등록 대수에 비해 주차공간이 넓다는 것을 알 수 있다.

지역별 부동산 가격추이에 대한 시각화 자료입니다. (상대적으로 어느 지역이 많이 올랐는지 시각화)

각 지역별 부동산 가격 상승률 추이를 알 수 있다.

2016년부터 2020년 사이 부동산 시세 증감률을 보았을 때 분당구, 영등포구, 강남순으로 많이 올랐다는 것을 알 수 있다.

서울시 중에서 땅값이 많이 오른 구를 진하게 표시해보았다.

지역별 소득대비 부동산 가격에 대한 분석자료 (PIR)

3분위 주택가격의 주택을 사기위해 연봉으로 몇년을 벌어야 살 수 있는지 나타내는 그래프라고 생각하면 된다. 2014년까지 시간이 단축되다가 14년 이후로 급격하게 증가하고 있다. 즉 연봉대비 집을 사기 힘들어지고 있다.

• numpy : 데이터 이용(통계)
• pandas : 데이터 이용
• matplotlib : 시각화
• seaborn : 시각화
• folium : 지도를 통한 시각화
• xlwings : 엑셀 데이터를 불러오기
• scipy : 회기분석

• 시도별 사고량 통계자료 : 공공 데이터 포털 https://www.data.go.kr/
• 서울시 구별 CCTV 자료 : 서울 열린 데이터 광장 https://data.seoul.go.kr/
• 서울시 범죄 현황 자료 : 서울 열린 데이터 광장 https://data.seoul.go.kr/
• 서울시 차랑 등록 자료 : 서울 열린 데이터 광장 https://data.seoul.go.kr/
• 서울시 주차장 통계 자료 : 서울 열린 데이터 광장 https://data.seoul.go.kr/
• 부동산 통계자료 : KB국민은행 리브온 https://onland.kbstar.com/quics?page=okbland