열심남의 데이터분석과 가치투자

들어가며 ​ 오늘은 부산지역 데이터를 가지고 분석하는 4번째 분석 포스팅입니다. 최근에 부동산 입지 관련 공부를 하면서 학군에 꽂혀서, 이것저것 보다가 심정섭 님의 '심정섭의 대한민국 학군 지도' 란 책을 보게 되었습니다. 학군에 관심이 많고 자녀 교육에 관심이 많으신 분이시라면 필독해도 좋을 책입니다. 거기다가 부동산에 관심이 많으신 분들도 역시 읽으시면 좋지 않을까 생각합니다. 이번 분석의 아이디어는 책 초반부에 있는 '학교 재학생 수로 해당 지역 학군의 미래를 보는 법' 과 '신도시 신생 학군의 성장 가능성을 알아보는 법' 이란 두 가지 섹션에서 가져왔습니다. ​ 저출산 시대에 학생 수 역시 감소하고 있습니다. 부산 시내에서도 어떤 학교들은 재학생 수가 줄어서 폐교하거나 통폐합할 학교들도 있고, 또..

저의 요즘 관심사는 부동산 입지 분석입니다. 부동산 입지 분석을 할때 상권 관련된 용어로 '스세권'이란 말이 있습니다. 스타벅스 상권을 부르는 얘기이지요. 그래서 전국의 스타벅스 매장 주소를 기반으로 어느 지역에 얼마나 있는지? 특히 제가 살고 있는 부산에는 어떻게 분포하는지? 스타벅스 매장수와 어떤 데이터가 상관관계가 높을지? 가 궁금해졌습니다. 구글링 해보니 공공데이터의 상권정보를 가지고 분석한 경우와 스타벅스홈페이지의 매장정보를 가져와서 분석해보신분들이 이미 많이 계시더라구요(나중에 함께 읽으면 좋을글 에서 더 보시면 됩니다.) 하지만 제가 통계와 데이터 분석을 공부하는 사람으로써 뭔가 약간 부족해보였습니다. 그래서 제가 한번 분석 해보았습니다. (R과 QGIS를 사용했습니다.) 1. 스타벅스 매장..

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..