- 서울시에 존재하는 동마다의 인구 밀도 및 노인 밀도 등의 인구 통계학적 데이터를 기반하여 경로당의 설립장소 추천
- 경로당이 존재하는 동에 통계학적 데이터를 기반하여 노인들의 경로당 이용률 증진을 위한 분석
- 서울시 주민등록인구 (연령별/동별) 통계
https://data.seoul.go.kr/dataList/10727/S/2/datasetView.do - 서울시 독거노인 현황 (연령별/동별) 통계
https://data.seoul.go.kr/dataList/10176/S/2/datasetView.do - 서울시 장애인 현황 (연령별/동별) 통계
https://data.seoul.go.kr/dataList/10580/S/2/datasetView.do - 서울시 경로당 정보
https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15052/S/1/datasetView.do - 서울시 국민기초생활 수급자 동별 현황
https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-22227/F/1/datasetView.do
Data Source: 서울 열린데이터광장
- 서울시 행정동 경위도 좌표
Data Source: 홍시의 싱크탱크
- geo.json
Data Source: vuski's github repo
- 결측치 제거 및 필요하지 않는 Feature 제거
- 데이터의 각 행의 내용 정렬 및 일치작업
- 전체 데이터에 필요한 Feature 확인
- 경로당이 존재하는 동의 Feature 생성
- 모든 동의 Feature 생성
노인인구 비율 기초수급자 비율
장애인 비율 독거노인 비율
- 데이터를 K개의 군집으로 나누기 위한, 거리 기반 Clustering 알고리즘.
- 같은 집단 내 데이터들은 비슷한 특징을 가지고 있고, 다른 집단의 데이터와는 데이터적으로 상반된 특징을 가지고 있다는 것을 가정한다. 즉, 동일 집단의 군집화를 고려하는 것 뿐만 아니라, 타집단과의 관계도 고려.
- 매우 좋은 알고리즘임에도 불구하고, 가장 큰 단점이 있다면, Cluster 개수를 미리 알아야한다는 것
- PCA 분석을 통해 데이터의 차원은 2로 지정
- Silhouette 계수 및 Elbow method를 통해 군집도의 수는 3으로 지정
- 데이터 집합 내에 존재하는 각 데이터의 차이를 가장 잘 나타내 주는 요소를, 데이터를 잘 표현 할 수 있는 특성을 찾아내는 방법
- 서로 상관성이 높은 여러 변수들의 선형조합으로 만든 새로운 변수들로 요약 및 축약하는 기법.
- 데이터의 분산(variance)를 최대한 보존하면서 직교하는 새 기저(축)을 찾아 고차원 공간의 표봄들을 선형 연관성이 없는 저차원 공간으로 변환해 준다.
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- 각각의 데이터가 해당 데이터와 같은 군집 내의 데이터와는 얼마나 가깝게 군집화가 되었고, 다른 군집에 있는 데이터와는 얼마나 멀리 분포되어 있는지를 나타내는 지표
- -1에서 1 사이의 값을 가지며 1에 가까울 수록 근처 군집과 멀리 떨어져 있음을, 0에 가까울수록 근처 군집과 가까움을 의미
- inertia가 변하는 모양을 그래프로 나타내는 지표
- Clustering을 할 때의 군집도의 수를 정하는데 도움을 주는 방법
- 그래프의 모양이 Elbow(팔꿈치)처럼 생겼다고 하여 명칭
- 여러 취약 지표가 높게 나타나는 클러스터임에도 '삼각산동', '삼양동', '송천동', '을리조동', '인수동', '종로가동' 에 아직 경로당이 없으므로 추가적으로 세워야함
- 특히 고립 위험이 높고 경제적 지원이 필요
- 경로당에서 정기적인 모임이나 활동을 조직하여 노인들이 자주 만날 수 있도록 해야함
- 추가적인 금융 상담 서비스나 경제적 지원 정보를 제공하는 프로그햄을 마련
- 저렴한 가격에 식사를 제공하거나, 건강 관리 서비스를 강화
- 장애를 가진 60대 비율이 상대적으로 높은 클러스터
- 고독사 위험이 상대적으로 높은 독거노인 비율이 높은 클러스터
- 장애가 있는 고령자를 위한 특수 설계된 경로당을 건설
- 이들 경로당은 장애인 접근성이 높아야 하며, 재활 프로그램이나 특별 건강 관리 서비스를 제공해야함
- 경로당에서 정기적인 모임이나 활동을 조직하여 노인들이 자주 만날 수 있도록 해야함
