1️⃣ 시계열 데이터, 왜 히트맵으로 시각화할까?시계열 데이터란 시간에 따라 변화하는 데이터를 말합니다.대표적으로는 일별 기온, 월별 교통량, 시간대별 검색량 등이 있죠.이러한 데이터를 단순한 꺾은선그래프로 표현하면 한눈에 흐름은 보이지만,특정 구간의 집중도나 반복 패턴을 파악하기엔 어려움이 있습니다.바로 이럴 때, 히트맵(Heatmap)은 뛰어난 시각적 도구가 됩니다.히트맵은 값의 크기를 색상으로 표현하여,특정 값이 많은 시간대, 구간, 요일 등을 빠르게 시각적으로 식별할 수 있게 해줍니다.예를 들어, 1년간 서울시 미세먼지 농도를‘월-일’ 기준으로 히트맵으로 구성하면,봄철에 농도가 높고 여름엔 낮아지는 패턴을 한눈에 확인할 수 있습니다.이는 꺾은선그래프로는 도달하기 어려운,'집중도' 기반의 시각적 인..

1️⃣ 텍스트도 데이터다: 키워드 분석의 필요성공공데이터 하면 흔히 수치와 표, 그래프가 먼저 떠오르지만,의외로 많은 데이터는 텍스트 형태로 존재합니다.설문조사의 자유 응답, 민원 게시판의 글, SNS의 댓글, 정책 제안 등이런 비정형 데이터 속에도 수많은 인사이트가 숨어 있습니다.텍스트 데이터는 구조화되어 있지 않기 때문에그 자체로는 시각화하기 어렵습니다.하지만 자주 등장하는 단어를 추출하고,그 빈도나 맥락을 분석하면 시민의 생각, 관심사, 트렌드를 파악할 수 있습니다.예를 들어, 서울시의 민원 게시판 데이터를 분석해‘가장 많이 등장한 키워드’를 뽑아 시각화하면어느 지역의 교통 문제, 소음 문제, 주차 문제 등이주민들에게 얼마나 중요한 이슈인지 한눈에 알 수 있습니다. 2️⃣ 키워드 분석을 위한 기본..

1️⃣ 왜 데이터를 '결합'해야 하는가?공공데이터는 무료로 제공되고 신뢰도 높은 정보라는 장점이 있지만,단일 데이터만으로는 사용자에게 깊이 있는 인사이트를 전달하기 어려운 경우가 많습니다.이럴 땐 외부 데이터와 결합하여 시각화를 확장하면더 풍부한 맥락과 비교, 예측까지 가능해집니다.예를 들어, 기상청의 **‘기온 변화 데이터’**와 민간 기업의 **‘아이스크림 판매량 데이터’**를 결합하면“날씨가 아이스크림 소비에 어떤 영향을 미치는가”라는행동 기반 인사이트를 시각화할 수 있습니다.공공데이터가 사회적 배경을 보여준다면,외부 데이터는 그에 따른 사람들의 반응이나 소비 행동을 나타내는 데이터라고 볼 수 있습니다.또한 정부 기관에서 제공하지 않는 소셜미디어 반응, 기업의 고객 행동 로그, 설문조사 결과 등을공..

1️⃣ 피벗 테이블이란? 공공데이터 시각화의 출발점공공데이터를 시각화하려 할 때, 가장 먼저 필요한 작업은 데이터를 정리하고 요약하는 일입니다.그 중심에 있는 도구가 바로 **피벗 테이블(Pivot Table)**입니다.피벗 테이블은 복잡한 데이터를 조건별로 집계하고 정리하는 데 최적화된 기능으로,엑셀, 구글스프레드시트, 리브레오피스 등 대부분의 스프레드시트에서 기본 제공됩니다.예를 들어, ‘서울시 구별 교통사고 통계’를 시각화하려 한다고 가정해봅시다.엑셀 원본 파일에는 수천 건의 사고가 시간별, 장소별로 흩어져 있을 수 있습니다.하지만 피벗 테이블을 이용하면 “자치구별 사고 건수 합계”,혹은 “월별 평균 사고 발생 건수”처럼 의미 있는 요약 정보를 빠르게 정리할 수 있습니다.특히 시각화를 염두에 둔 구..

1️⃣ 숫자만 시각화한다고요? 텍스트에도 구조가 있습니다공공데이터 하면 대부분 숫자로 구성된 정량 데이터를 떠올리기 쉽습니다.하지만 요즘은 설문 결과, 민원 내용, 뉴스 기사, SNS 의견 등‘텍스트 데이터’ 역시 중요한 분석 자원이 되고 있습니다.이처럼 **정해진 형식 없이 자유롭게 쓰인 데이터를 ‘비정형 데이터’**라고 부르며,이를 시각화하면 단순 수치 이상으로 사람들의 의견이나 흐름을 한눈에 파악할 수 있습니다.예를 들어, 국민신문고의 민원 데이터를 활용해‘가장 많이 등장한 단어’를 분석하면,국민들이 어떤 이슈에 불만이 많은지 시각적으로 보여줄 수 있죠.또한, 정부 보도자료나 정책 설명서에 반복 등장하는 단어를 분석하면해당 부처의 관심사와 우선순위까지 파악 가능합니다.이처럼 텍스트 기반 데이터는 숨..

1️⃣ 왜 공공데이터에 ‘외부 데이터’를 더해야 할까?공공데이터는 풍부한 정보의 보고이지만, 단일 데이터만으로는 메시지가 한정적일 수 있습니다.예를 들어 교통사고 데이터를 보면 사고 수, 시간대, 지역 등이 나와 있지만해당 지역의 날씨, 도로 상태, 차량 운행량 등의 정보는 빠져 있죠.이런 경우 외부 데이터를 결합하면 사고 발생 원인이나 경향성을 보다 입체적으로 분석할 수 있습니다.공공데이터는 구조화된 형태로 제공되며 행정 목적에 맞춰 구성돼 있기 때문에,소비자 관점이나 민간 서비스 지표와 완벽히 일치하지 않는 경우가 많습니다.따라서 민간 기업의 통계, SNS 분석 결과, 크롤링 데이터 등과의 결합이 새로운 시각을 제공합니다.예를 들어, ‘서울시 전기차 등록 대수’를 시각화할 때공공데이터에 민간 충전소 ..