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넷플릭스를 이름만 들었을 때 그저 그런 그냥 VOD 스트리밍 서비스로만 알고 있었다. 하지만 Netflix Orginal이라는 콘텐츠로 다른 어떤 경로(어둠의 경로 제외)를 제외하고 보고 싶지만 볼 수 없던 콘텐츠의 첫 번째가 바로 이 미드 아닐까? 바로 하우스 오브 카드(House of Card)! 첫 달 무료라는 강력한 카드로 이 미드를 볼수 밖에 없었다. 그리고 지금 프리미엄 유료결제자가 되어서 열심히 보고 있다. 이 카테고리에는 내가 봤던 콘텐츠를 소개하고자 한다. 넷플릭스야 워낙 추천시스템이 잘되어 있어서 내가 본 영화의 평점 기준으로 좋아할 영화나 미드도 잘 추천해주긴 한다. 그럼에도 불구하고 너무 볼게 많고, 시간은 부족하므로 내가 쓴 포스팅이 넷플릭스 선택에 도움이 되었으면 하는 마음에....

통계학에서의 자료 분석 단계 중 자료의 정리와 요약 법을 2장에서는 소개합니다. 자료의 종류는 해당되는 변수의 수에 따라 단일변량자료(univariate data) 다변량 자료(mulivariate data) 이변량 자료(bivariate data) 자료의 종류에 따라 질적자료(qualitative data) ==> 범주형 자료(categorical data) 양적 자료(quantitative or measurement data) 도수(count, frequency) : 각 범주와 범주에 속한 자료의 개수 도수분포표(frequency table) 상대 도수(relative frequency) R code 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22..

나는 유독 ‘도시’에 관심이 많다. 전형적인 시골 출신으로 중학교 때까지 시골에서 자라나고 고등학교를 조금 큰 지방도시에서 그리고 대학교를 서울에서 다녔다. 도시에서의 삶은 고등학교 시절부터이고, 서울에서의 삶은 대학교 그리고 졸업 이후 취업한 이후까지 계속되었다. 서울에서만 20년을 살았다. 지금은 한국에서 그래도 두 번째 큰 도시인 부산이란 곳에 살고 있고 도시에서의 생활하는 시간이 30년 가까이 되었지만, 더 복잡하고 좀 더 어지러운 서울이지만, 여전히 조금은 큰 도시, 서울에 대한 열망이 있다. ‘도시의 승리’ 이 책을 읽기 바로전에 읽었던 ‘직업의 지리학’과도 이 책의 내용은 맞닿아 있다. 성공한 도시의 근간에는 훌륭한 인적자원들이 대면접촉을 통한 혁신적인 아이디어들로 혁신 산업들을 이끌고, 경..

AirPods! 내가 가지고 있는 애플 제품 중 가장 신상에 해당하는 녀석이다. 구입일을 보니 2017년 5월에 주문해서 2017년 6월 23일에 배송을 받았다. 그때도 219,000원이었는데 시간이 지나서 2세대가 나왔는데 199,000원이구나. 벌써 만2년을 쓰고 이제 3년째로 넘어가는구나. 처음에 이 녀석을 귀에 끼고 다닐 때는 '콩나물 대가리'라는 욕(?)을 먹기도 했던 녀석인데. 2년이 지난 지금 시점에는 무선 이어폰의 레퍼런스가 된 것 같다. 모조품들도 대개 많다는건 얼마 전 교보 핫트랙스 가서 제품들을 몇 개 보면서 느꼈다. 지금도 너무 잘쓰고 있고 앞으로 2년은 거뜬할 것 같다. 애플의 번들 이어폰이 무선으로 가기전에도 허투루 만들지 않았다고 해서 이슈가 되곤 했는데, 이런 형태의 이어폰이..

이번 포스팅에서는 지난번 도시철도 일자별 승하차 이용객수 데이터를 가지고 부산의 주요 관광지가 있는 곳의 주요 역들의 이용형태를 한번 파악해보겠습니다. 기본적으로 부산하면 해운대나 광안리가 떠오르시는 분이 많은데, 이런곳들은 역시 해수욕장 근처라 아무래도 여름휴가철에 도시철도역 이용객도 좀 많지 않을까요? 그리고 1년에 한 번 하는 광안리 불꽃축제 때는 아무래도 이용객수가 급증할 것 같은 건 어느 정도 예상해볼 수 있죠. 지하철 이용객수만으로 관광지 혹은 특별한 이벤트(축제)와 관련이 있는지 한번 살펴보는 게 이번 포스팅의 목적입니다. 분석대상 역은 아래와 같습니다. 일단 부산교통공사의 문화관광 카테고리의 시티투어-호선별 관광정보를 참고했습니다. 아직 저도 못가본 곳이 많네요. 참고로 도시철도로 떠나는 ..

지난번 포스팅에서는 드디어 우리가 원하는 일 평균 이용객수를 역별로 구할 수가 있었답니다. 해당 데이터를 가지고 간단히 상위 30곳을 그래프로 그려보겠습니다. 일단 시각화를 위해서 matplotlib.pyplot을 사용합니다. 그리고 아래 폰트 관련된 부분은 한글이 그래프상에서 깨지는 걸 방지하기 위해서 사용할 한글 폰트 정보를 가져오는 부분이니 거의 그대로 사용하시면 됩니다. 그래서 앞서 만든 데이터 프레임에 타일과 라벨을 간다히 설저하고 bar그래프로 표시해보면 이렇게 됩니다. 아주 이쁘지는 않지만 그럭저럭 볼만 합니다. 이번 포스팅에서는 지도위에 시각화하는 걸 해보겠습니다. 단순하게 바 그래프로 있는 것보다는 실제 지도위에 이용객수를 시각화해서 보여주면 좀 와 닿지 않을까요? python에서는 fo..

지난 포스팅에서는 데이터 분석을 하기 전에 제공된 데이터셋의 유효성 체크를 하고 약간의 보정을 했었습니다. 이제 본격적으로 원하는 데이터를 만들어보겠습니다. 참 우리가 원하는 데이터는 바로 역별 1일 평균 이용객수이지요. 기본적으로 시간대별로 나누어져 있으니 이걸 합하고, 승/하차 구분이 되어 있으니 이것 역시 합해서 평균을 내주는 방식으로 접근하면 될 것 같습니다. 중요하건 365일에 대한 데이터이니 이걸 일평균으로 다시 한번 해줘야 하고요. 이제 차근차근 진행해 보겠습니다. 1. 우선 시간대별 되어 있는 이용객수를 합(sum)해서 '합계'라는 컬럼을 추가해 보겠습니다. 2. 여기서 우리가 필요한 컬럼만 다시 가져와서 새로운 데이터 프레임에 저장합니다. 사실 우린 합계만 필요하니 아래처럼 필요한 컬럼만..

이번 포스팅에서는 가져온 Raw 데이터를 분석에 필요한 형태로 정리하고 가공하는 부분을 간단히 소개하겠습니다. 앞선 포스트에서 가져온 데이터가 역별/승하차별/시간대별 로 세분화된 이용객 수가 나온 상태라 우리가 궁금한 일평균 이용객수를 보기 위해서 몇 가지 작업이 필요해 보입니다. python에서 몇가지를 직접 체크를 해봐도 되겠지만, 직관적으로 데이터 이상 여부를 보려고 엑셀에서 csv파일을 열어서 몇 가지 체크를 해봅니다. 물론 데이터 정리 작업 역시 엑셀에서 직접 하고 다시 저장해서 처리해도 무방합니다만 그게 건수가 몇 건 안될 때는 가능하지만 데이터량이 많을 때는 불가능하겠죠. 그래서 전 데이터 변경이나 정리하는 작업은 모두 파이썬에서 직접 처리했습니다. 데이터 변경 내용 살펴보기 1. 역명의 공..

얼마 전에 주문한 샤오미 습도계가 도착했습니다. 귀엽고 깜찍한 아이콘이 있다고 해서 끌렸던 녀석인데 정말 받아보니 깜찍한 사이즈에 귀엽네요. 시인성(?) 가시성이라고 해야 하나요. e-ink방식이 맞는지 모르겠는데 상당히 잘 보입니다. 정확도는 잘 모르겠습니다 나중에 체크를 해봐야겠어요. 그나저나 밤 11시에 실내온도 저거 실화임??? 습도 72%... 이게 오기전에 썼던 아날로그 습도계는 60% 정도로 보였는데.... 음... 아무래도 이 습도계가 맞는 거겠죠. 건조기의 습도 정보랑 나중에 한번 비교해봐야겠네요. 구성품은 아주 단순합니다. 습도계와 스탠드 그리고 자석 접착 패드와 양면 접착테이프~(그래도 3M 거네요) 이방 저 방 필요할 것 같아서 2개 주문했습니다. 뭐 습도계 생겼다고 시원하고 건조해..

아재도 하는 데이터 분석 첫 번째 포스팅입니다. 여름방학 특강으로 들었던 개인 프로젝트에서 사용했던 데이터 파일에 대한 부분입니다. 요즘은 공공데이터 개방을 많이 하는 추세라 정부를 비롯해 많은 공공기관에서도 보유한 데이터들을 제공하고 있답니다. 그중에서 공공데이터 포털(https://www.data.go.kr/)을 통해서 내가 필요한 데이터셋을 찾아볼 수 있으니 자주 가봐야겠습니다. 프로젝트 시간에 분석하고 싶었던 데이터는 부산 도시철도 역별 이용객수를 확인해보고 싶은 거였습니다. 공공데이터 포털에서 찾을 수도 있지만 일단 부산 지하철을 운용하는 부산교통공사 홈페이지(https://www.humetro.busan.kr/default/main.do)에 가봤습니다. 여기서 정보공개-공공데이터 개방에 갔더니..