제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [가명 팀] : 2030의 개개인별 선호도에 따른 서울 내에서 살기 좋은 지역 추천
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데이터 시각화 프로젝트를 진행한 家明(가명)팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다. 서울은 너무 넓고 집값도 비싼데 내가 살 집이 있긴 할까? 서울의 별처럼 찾기 힘들었던 내가 살 곳.... 주거 고민을 하는 여러분에게 꼭 맞는 지역을 추천해주는 서비스를 소개합니다! 어려워보였던 전세대출 & 임대차계약도 꿀팁 가득한 家明과 함께라면 할 수 있어요! - Instagram | @where.is.my.home___seoul - WebSite | https://choirhee.github.io/Find-Good-Place-to-Live__Seoul/find_sweet_home/ - GitHub | https://github.com/ChoiRhee/Find-Good-Place-to-Live__Seoul 16기 김양경 | 건국대학교 기술경영학과 15기 김은선 | 세종대학교 데이터사이언스학과 16기 최 리 | 건국대학교 응용통계학과 16기 최유나 | 숙명여자대학교 IT공학과 16기 홍주연 | 서강대 경영학과/빅데이터사이언스학과
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제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [가명 팀] : 2030의 개개인별 선호도에 따른 서울 내에서 살기 좋은 지역 추천
- 1. 가명(家明) 김양경 김은선 최리 최유나 홍주 연 2030을 위한 서울에서 내 동네 찾기
- 2. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 1. 문제 인식 2. 원인 분석 3. Solution으로서의 시각화 4. 대시보드 1: 살기 좋은 곳이란 무엇일까? 5. 대시보드 2: 내가 살기 좋은 곳은 어디일까? 6. 대시보드 3: 집은 어떻게 구해야 할까? 7. 대시보드 활용 방안 8. DEMO Why? How? So?
- 3. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 높아지는 집값과 2030의 절망 서울 반지하방 전세 1억원 돌파 2021년 9월 지난 5년간 부동산 문제로 결혼과 출산, 자산 형성 등 인생 전반의 계획이 달라졌다 100,000,000원 서울 청년(20~34세) 676명 대상 조사 전국 10.9% 서울 15.4 % 내집 마련을 할 수 없을 것 같다 부모님 도움 없이 내집 마련 불가능하다 53% 서울 청년(20~34세) 676명 대상 조사 청년(20~34세) 3,067명 대상 조사 10명 中 7명
- 4. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 지금 청년들에게 필요한 것은? 내 취향과 욕구를 반영한 집이 아니라 “내 경제적 상황”에 맞는 집을 찾는 청년 들 내 집 하나 찾기 힘든 사회초년생에게, 돈이 아니라 나에게 맞는 동네를 찾아줄 수는 없을 까?
- 5. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 지금 청년들에게 필요한 것은? 내 취향과 욕구를 반영한 집이 아니라 “내 경제적 상황”에 맞는 집을 찾는 청년 들 내 집 하나 찾기 힘든 사회초년생에게, 돈이 아니라 나에게 맞는 동네를 찾아줄 수는 없을 까?
- 6. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 여기서 시작된 프로젝트, 집 가 밝을 명 가명(家明)
- 7. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 흥미 탐색 실행 살기 좋은 곳이란 무엇일까? 내가 살기 좋은 곳은 어디일까? 집은 어떻게 구해야 할까? Interest Research Execute ‘살기 좋은 곳’이란 무엇인지 정의 보편적 기준에서 살기 좋은 곳 탐색 사용자의 선택에 따라 지표에 가중치 적용 나의 선호도에 맞는 동네 제시 실제로 집을 구하는 절차 이해 대략적 소요 비용 계산 3개의 대시보드를 거치는 여정을 통해 ‘돈’이 아닌 ‘나’에게 맞는 동네를 그려나가게 됨
- 8. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 대시보드 개요 Dashboard 1 흥미 살기 좋은 곳이란 무엇일까? Interest ‘살기 좋은 곳’이란 무엇인지 정의 보편적 기준에서 살기 좋은 곳 탐색
- 9. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 Page 1&2 우리가 살고 있거나, 자주 방문하는 익숙한 자치구를 선택해 인구 분포를 시각적으로 확인 생애주기와 경제적 상황을 고려해 살기 좋은 곳에 사람이 몰려든 걸까, 사람이 많아 살기 좋은 곳이 된 걸까? 간단한 데이터를 가볍게 살펴보며 앞으로 논의할 주제-거주-에 대한 Warming-up 기능 수행
- 10. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 Page 3&4 ‘거주’라는 대주제와 관련해 가장 관련이 높은 연관키워드 선정, 키워드 클릭 시 interaction으로 관련 기사, 그래프 띄움 집은 나의 편안함과 휴식을 위한 곳인데, 이런 키워드밖에 없는 건 뭔가 잘못된 것 같아 이용자로 하여금 문제의식을 가질 수 있도록 유도하는 기능 수행
- 11. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 Page 5&6 (서울 열린데이터광장- ‘서울시 거주지 선택시 고려요인 통계’ 데이터 활용) 통계적으로 증명된 거주지 선택에 가장 결정적 영향을 미치는 요소 탐색 경제적 여건을 제외하고, 20대의 거주지 선택에 큰 영향을 미치는건 교통, 편의 등이 있구나! 20대의 주요 고려요인을 바탕으로 본 프로젝트에서 사용할 ‘살기 좋은 곳’의 기준 결정
- 12. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 사용한 데이터 안전 편의 교통 의료 문화 경찰서 소방서 백화점 편의점 버스정류소 지하철역 병원 약국 공원 영화관 공공데이터 포털 이용 및 크롤링하여 서울특별시 내 시설 추출 각 시설의 위,경도에서 api를 이용해 도로명 주소로 변환
- 13. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 Page 5&6 최종 지표별 자치구 점수 기준 단순 지표 기준 서울에서 가장 살기 좋은 자치구는 어디인지 탐색 ‘내 기준’으로 지표를 조절하기에 앞서, 지표를 가장 단순하게, 거시적으로 적용했을 때 살기 좋은 곳은 어디일까?
- 14. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 대시보드 개요 Dashboard 2 탐색 내가 살기 좋은 곳은 어디일까? Research 사용자의 선택에 따라 지표에 가중치 적용 나의 선호도에 맞는 동네 제시
- 15. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 Page 7&8
- 16. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 사용한 데이터 법정동별_지표_개수 앞서 변환한 도로명 주소에서 ‘법정동’ 추출 동일한 법정동 내에 있는 시설 개수 count 항목명(국문) 샘플데이터 법정동 가락동 경찰서 2 공원 0 백화점 0 버스 61 병원 154 소방서 1 약국 7 영화관 0 지하철 5 편의점 49 인구밀도_고려비율 항목명(국문) 샘플데이터 구 강남구 동 삼성1동 문화지수 1.13964 안전지수 2.27968 편의지수 2.81320 의료지수 3.09904 교통지수 0.59854 시설 개수를 count 한 것을 기반으로 법정동별 인구밀도를 반영하여 점수화
- 17. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 사용한 데이터 항목명(영문) 샘플데이터 Safety(안전) 0.0135 Conv(편의) 0.1244 Traffic(교통) 0.2724 Medical(의료) 0.3195 Culture(문화) 0 EMD_CD(법정동코드) 11680103 BaB_cnt_cal_pop.csv 행정동의 지표별 시설 개수 행정구의 지표별 시설 개수 공덕동 편의점 수 마포구 편의점 수 Example
- 18. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 Page 7&8 을지로 에 있는 직장에 입사하게 돼서 강북 2호선 라인 쪽에서 자취방을 구하려고 하는데, 밤늦게 들어가도 안전한지, 편의 시설이 주변에 많은지가 가장 중요해. 서울에서 집을 찾는 사회초년생의 경우, 학교/직장의 위치에 따라 마음에 두고 있는 지역이 대략적으로 정해져 있는 경우가 많음 원하는 자치구를 먼저 선택한 후, 5개 지표 중 본인에게 중요한 지표의 가중치를 조절해 해당 구 안에서 살기 좋은 동 탐색
- 19. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 Page 7&8 중구에서 을지로 2가와 무교동, 전체 점수는 비슷한데 을지로 2가 교통이 훨씬 편리하구나! 색의 명도만으로 각 동별 점수 차이 를 명확하게 확인하기 어려우므로 각 동별 전체+지표별 점수로 구체적인 차이 확인할 수 있도록 함
- 20. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 Page 9&10
- 21. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 사용한 데이터 항목명(국문) 샘플데이터 건축년도 1990’s 자치구명 강남구 법정동명 개포동 임대건물명 월세 임대면적 75.1428 보증금 338,5714286 임대료 40.71 서울특별시 전월세가 정보를 2016년부터 2020년까지 추출 사용하지 않는 칼럼(지번코드, 임대건물코드 등), 누락행 삭제 건축년도 칼럼에서 일자를 제외한 년도만 남기고, 10년 단위로 묶음 전월세 그룹.csv 항목명(국문) 샘플데이터 자치구명 중랑구 법정동명 목동 신고년도 2016 건물면적 85.78 층정보 11 건물주용도 아파트 건물명 한양 서울 열린 데이터 광장에서 제공하는 서울 부동산 실거래가 정보 추출 시군구, 법정동, 신고년도, 면적, 층 등 정보 포함 2016부터 2020까지의 데이터 병합 2016_2020 부동산 실거래.csv
- 22. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 Page 9&10 같은 구 내 여러 동의 매물 가격을 전월세 여부, 건축 년도에 따라 비교하며 탐색 가능 마포구에서 전세로 오피스텔에 살고 싶은데… 제일 살고 싶은 상암동 매물은 너무 비싸네, 저렴한 상수동 쪽 매물을 찾아봐야겠다. 내 기준에 따라 살고싶은 동네를 구체화한 후, 다음 page에서는 현실적으로 그곳에 살 수 있는지 따져볼 수 있도록 구성
- 23. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 Page 11&12 각 구/동 별로 계약 년도에 따른 보증금, 임대료의 변화 추이와 평균 매매 금액 제시 난 살기 좋은 곳도 좋지만 쓸 수 있는 예산이 딱 정해져있는데… 예산 기준으로 볼 수는 없나? 동네의 대략적인 가격을 보고 예산을 구체화시키고 싶은 사람, 정해진 예산이 확실 한 사람 등 다양한 니즈를 만족시킬 수 있음
- 24. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 대시보드 개요
- 25. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 대시보드 개요 Dashboard 3 실행 Execute 집은 어떻게 구해야 할까? 실제로 집을 구하는 절차 이해 대략적 소요 비용 계산
- 26. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 Page 13&14 집을 구해보는게 처음이라… 전세 계약은 어떻게 하고 뭐가 필요한지 아무것도 모르겠어. 전세 계약은 이런 순서로 이루어지는구나, 이제 조금 알 것 같아!
- 27. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 Page 17&18 전세금, 대출금액을 입력하고 계약의 각 단계마다 필요한 금액이 어느 정도인지 파악 가계약금 입금 전에 이 정도 금액은 넉넉하게 마련해둬야 하는구나!
- 28. 목차 문제 인식 원인 분석 해결방안 대시보드1 대시보드2 대시보드3 활용방안 서울에 지인 집 잘 구할 수 있을까요? 서울 지리를 잘 몰라서 걱정이에요 웹 보러가기 인스타그램 구경하기 태블로로 체험하기 家明과 함께 서울에서 우리 동네를 찾아보세요! 부산에서 살다가 직장 때문에 처음으로 서울에서 자취하게 됐는데, 집을 어떻게 구해야 할지 걱정돼요 서울에서리를 잘 몰라서 걱정 이에요 대학 근처로 자취방을 구하려고 하는데, 어느 동네가 좋은지, 매물 가격은 어떤지 궁금하지만 부동산에 무작정 방문하는건 꺼려져요 돈보다는 제 기준에 맞는 집을 찾고싶은데 인터넷에는 가격, 교통 정보만 너무 많아요
- 29. DEMO