KOSMO 서초 2기 팀프로젝트 1 결과물 사이트.
배추·무·고추의 기후·가격·출하량 데이터를 분석하고 시각화한 프로젝트입니다.
배추·무·고추 가격 변동의 원인을 세 가지 가설로 나누어 분석했습니다.
| # |
가설 |
분석 내용 |
| 1 |
기후 변화 → 생산량 |
주요 산지 기온·강수량 vs 연도별 생산량 상관관계 |
| 2 |
도소매 유통 마진 |
경매 출하가·도매가·소매가 월별 비교 및 선형회귀 |
| 3 |
소비문화 변화 |
가구원 감소 → 외식·가공식품 소비 증가 추세 |
| 구분 |
기술 |
| 데이터 분석 |
Python, Pandas, NumPy |
| 시각화 |
Matplotlib, Folium (지도) |
| DB |
MySQL, SQLAlchemy |
| 웹 |
HTML, CSS, JavaScript |
| 배포 |
Netlify |
| 이름 |
역할 |
| 강경연 |
기후 분석 시각화, 농산물 분석 시각화, 발표자료 |
| 이원재 |
소비문화 분석 시각화, 웹 개발(HTML/CSS/JS), Netlify 배포 |
| 최정우 |
기후 분석 시각화, 발표자료 |
analysis/ 폴더에 데이터 분석 및 시각화에 사용한 Jupyter Notebook이 포함되어 있습니다.
| 파일 |
내용 |
eatout_analysis.ipynb |
식문화 분석 — MySQL에서 데이터 조회 후 가공식품 구매량, 외식 매출, 가구 세대 구성 시각화 |
household_analysis.ipynb |
가구원 분석 — Excel 데이터 기반 세대별·가구원 수별 비율 변화 시각화 |
AlterRe/
├── index.html # 메인 페이지
├── team.html # 팀 소개
├── climate0~3.html # 기후 분석
├── price1~3.html # 농산 가격 분석
├── eatout1.html # 식문화 분석
├── styles.css # 공통 스타일 (반응형 포함)
├── *_production_map.html # 지역별 생산지도 (Folium)
├── analysis/ # 데이터 분석 코드
│ ├── eatout_analysis.ipynb
│ └── household_analysis.ipynb
├── assets/images/ # 분석 차트 이미지
└── netlify.toml # Netlify 배포 설정
별도 빌드 없이 HTML 파일을 브라우저에서 직접 열거나,
VS Code Live Server 확장을 사용하면 됩니다.