LLG Data Journalism Module3 Review

1. MODULE 3 REVIEW
FINDING STORY IDEA
WITH DATA ANALYSIS
뉴스젤리 김재옥

2. 목차
1. 개념 소개
2. 분석 툴
3. 데이터 분석 사례

3. 1. 개념 소개

4. 1. 개념 소개
스토리를 위한..
•패턴 (PATTERN)
•아웃라이어 (OUTLIER)

5. 1. 개념 소개
• 증감률
• 비율
• 평균 VS 중앙값
• 최빈값
= (New – Old) / Old
= 인구 x명 당(per)
= Average vs. Median
= 가장 빈번히 나타난 값

6. 1. 개념 소개
• 최고값/최저값
• 사분위수
• 표준편차
= 내림차순/오름차순
= 25% / 50% / 75% / 100%
= to find outliers

7. 1. 개념 소개
• 상관관계
• 회귀분석
= A와 B가 상관관계에 있으면
A와 B가 인과관계에 있다?
= 인과관계 분석을 위한

8. 2. 분석 툴

9. 2. 분석 툴
• 엑셀
• 오픈 리파인
• R 통계프로그램
http://openrefine.org/
http://www.r-project.org/
• 하둡

10. • 엑셀
• Freeze(틀고정)
• Sort & Filter (정렬&필터)
• 계산식
• 함수
• 피벗테이블
2. 분석 툴

11. • 오픈리파인 (Openrefine)
• 데이터 정제 툴
• Facet 기능
2. 분석 툴

12. • R
• 오픈소스 통계 패키지
• 성능
• 그래픽 가능
• R언어
2. 분석 툴

13. • 하둡
• 오픈소스
• 빅데이터 처리
• 분산시스템
2. 분석 툴

14. 3. 데이터 분석 사례

15. 3. 데이터 분석 사례
• 비만도
• Freeze / 정렬 기능
• 최고/최저값
• 증감률
• 비율활용(per 값)
• 평균, 중앙값
• 상관관계
• 월드컵 H조 득실점
• 최빈값
• 피벗 테이블

16. • Discussion Points (Module 3)
• 주제 선정 후, 스토리 설정이 먼저?
데이터 분석이 먼저?
• 수집한 데이터를 어떻게 분석할지 생각해봅시다.
• 데이터 분석의 깊이는 어느 정도까지 되어야 할까요?
(보도 수준 / 보고서 수준 / 논문 수준)

17. • Discussion Points
• 함형건 앵커님 주제