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[ANALYSIS] 코로나 전후의 여행 트랜드 분석 - 1 [개요] 1. 코로나 전후로 많은 라이프 스타일의 변화가 등장할 것으로 예상되는 가운데, 코로나 전후의 여행 트랜드에 대해 조사하고 분석해보기 위함 STEP 01. 사전 정보 수집 컨슈머 인사이트(www.consumerinsight.co.kr/travel/report_view.aspx?idx=3102)에 따르면 코로나 이후 여행의 트랜드는 다음과 같다. 위의 자료들은 코로나 전후의 트랜드 변화가 얼마나 극적인지를 단적으로 제시해주는 모습이며, 이에 따른 여행 및 숙박, 운송업 전반에 걸친 혁신이 필요해보인다. STEP 02. 연도별 여행지 관심도와 최근 여행지 코로나 이후(20.02.01~20.09.30)까지의 데이터와 비교분석을 위해 다른 연도의 해당 기간 데이터를 분석 개괄적으로 시각화를 해봤을 때 ..
[GIS]파이썬을 이용한 부동산 투자 - 1 [개요] 1. 근래 부동산 투자에 대한 관심이 높아짐에 따라 이러한 수요를 반영한 여러 서비스들이 등장. 2. 이번 프로젝트에서는 PYTHON을 이용해 주택 매매 거래와 전세 거래를 시각화하고, 더 나아가 매매가 대비 전세가가 어떻게 형성되는지 갭 투자 지도를 시각화하는 것이 목적. STEP 00. 사전 준비 1.pydeck 설치 pip install pydeck 2. pydeck모듈 사용을 위한 jupyter notebook 업그레이드 jupyter nbextension install --sys-prefix --symlink --overwrite --py pydeck jupyter nbextension enable --sys-prefix --py pydeck 3. mapbox id로부터 발급받은 토큰 ..
[ANALYSIS]포스트 코로나 트랜드 분석 - 1 가정 1 : 포스트 코로나 이후 라이프 스타일이 이전으로 돌아오는 것이 아닌, 포스트 코로나의 영향이 반영된 변화가 있을 것이다. 가정 2 : 라이프 스타일은 개개인의 물리적 이동 범위를 대폭 축소 시킬 것이며, 해외 여행이 국내 여행으로 직접 멀리 놀러가던 것이 동네로 한정되는 등의 변화가 있을 것이다. ex)홈족 가정 3 : 라이프 스타일의 변화는 산업 전반에 걸쳐 거대한 변화를 만들 것이며, 트랜드 변화에 있어서도 특정 분야의 성장을 대두시키거나(ex.배달업체, 온라인 주문, 방송 등) 몰락시킬 것이다(ex. 항공, 여행사 등). 가정 4 : 변화는 개개인의 분야별 신용카드 금액 변동과 차지하는 비율 등으로 가시적으로 확인이 가능할 것이며, 포스트 코로나 이후 각 변화하는 양상을 통해 각 산업을 그..
[GAIQ]google analytics 1일차 1. 목표 : GAIQ 자격증을 따기 2. 계획 : 정기 일정 상 기존 빅데이터분석기사에 할당된 1시간을 GA 공부로 교체 3. 예상 기간 : 기본과 고급 강의는 각각 네 개의 챕터로 이루어져 있으며, 대략 1시간 내외면 충분한 학습이 가능할 것으로 예상. 때문에 오늘부터 시작해 8회의 타임이 필요하고, 이번 주가 프로젝트 진행 주라는 것과 토요일 개인적인 일정 등이 있다는 것을 감안했을 때 늦어도 다음주 수요일(20.10.21)까지는 완료 1일차 - GA ACADEMY 1강 수강 완료, 블로그 개설 이후 여기에 태그 등을 넣어서 GA를 활성화해보려 하였으나 원인 미상의 이유로 실패 추후 다시 시도 수정(20.10.12) : 각 과정의 수업을 단기에 모두 듣고, 이를 반영해서 시험 응시(일 1회 응시 가..

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