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05. 빅분기 ADP/04. ADP

데이터분석 공모전 준비 연습

notion9142 2025. 7. 27. 08:40

데이터 분석 주제 발굴 연습

 

1. (1) 데이터안심구역 접속 > (2) 첫화면에서 마우스 스크롤 (아래로) > (3) 제공 데이터 조회 

2. (1) 교통카드 이용내역(수도권) 조회 

3. (1) 데이터 상세 정보 확인 > (2) 전체 내용 텍스트 복사

4. (1) 복사한 내용 chatgpt 에게 문의  " 아래 데이터로 어떤분석이 가능한지 분석해줘 ?"

제공 데이터 조회

교통
교통카드 이용내역(수도권)

조회 
데이터 상세 정보 확인
AI 에게 문의

   

 

이 교통카드 이용내역(수도권) 데이터는 매우 고도화된 교통 및 유동인구 분석, 정책수립, 상권 평가까지 가능한 빅데이터입니다. 다음과 같은 분석이 가능하며, 분석 목적에 따라 다층적인 인사이트를 도출할 수 있습니다.

🔍 1. 기본 통계 분석

분석 항목설명
일별/월별 교통 이용량 운행일자, 이용자수 활용
정류장/노선별 이용량 정산사승차정류장ID, 정산사노선ID 활용
교통수단별 이용량 교통수단코드로 버스/지하철/환승 등 구분
연령대/이용자 유형별 이용현황 이용자유형코드(시스템) (일반, 어린이, 노인 등)
 

🧭 2. 시간/공간 분석

분석 항목설명
시간대별 혼잡도 분석 승차일시, 하차일시, 탑승시간 기준으로 혼잡 시간대 식별
정류장별 유입/유출량 정산사승차정류장ID, 정산사하차정류장ID 활용한 OD 분석
지역별 이동패턴 정산지역코드, 승/하차 정류장 간 거리 계산
환승 분석 환승건수 기반 다중 환승 패턴 및 노드 흐름 분석 가능
 

🧑‍💼 3. 교통 정책 수립을 위한 분석

정책 활용 사례분석 방법
버스노선 최적화 정류장별 승하차 집중도 분석 → 노선 재조정
DRT (수요응답형 교통) 도입 검토 특정 시간·지역의 저이용자 패턴 분석
심야 교통 대책 늦은 시간대 탑승시간, 이용자수 분석
 

🛍️ 4. 상권 및 유동인구 분석

분석 항목설명
정류장/역세권 유동인구 분석 특정 정류장 이용량 → 유입 인구 간접 측정
상권별 인구 흐름 지하철 역사와 연계된 상권 유동 패턴 분석
카드데이터 연계 시 소비 유형, 시간대별 지출 분석 가능
 

📊 5. 머신러닝/AI 기반 예측 분석

분석 주제모델링 아이디어
교통량 예측 시계열 예측 (LSTM, Prophet 등)
혼잡도 패턴 분류 군집분석, K-Means로 주요 정류장 유형 분류
이상탐지 비정상 승하차, 의심스러운 이동패턴 탐지
 

💡 활용 예시 시나리오

  • 지자체: "광명시에서는 8~9시 지하철역 A에서 유입되는 승객 수가 급증함 → 환승 정류장 확보 및 버스 증편 필요"
  • 부동산 개발사: "역세권 B는 평일과 주말 유동인구가 안정적 → 상업시설 유망 입지"
  • 스타트업: "이용자 유형별 교통 사용 행태 데이터로 타겟 맞춤형 DRT 서비스 설계 가능"

🔑 데이터 분석을 위한 주요 전처리

  • 정류장 ID ↔ 실제 주소 or 명칭 매핑 필요
  • 승차일시, 하차일시 → datetime 포맷 정규화
  • 가상카드번호 → 개인 식별 제거 후 세션 단위 분석 가능
  • 결측값(하차일시 없는 경우 등) 처리 필요

✅ 결론

이 데이터는 정책, 교통운영, 마케팅, 부동산, AI 예측 등 전방위 분석이 가능한 공공 빅데이터 자산입니다.
적절한 정류장 위치정보, 행정구역 데이터, 상권정보와 결합 시 훨씬 더 정교하고 실용적인 분석이 가능합니다.

필요하시면 구체적인 분석 주제별 SQL, Python 코드 예제도 제공해 드릴 수 있습니다. 어떤 분석에 관심이 있으신가요?

 
ChatGPT에게 묻기

나의 말:

가능한 분석 시나리오를 다시 정리해줘
 

ChatGPT의 말:

물론입니다. 수도권 교통카드 이용내역 데이터를 활용한 가능한 분석 시나리오를 주제별로 요약 정리해 드립니다.

✅ 1. 대중교통 운영 및 정책 수립 분석

시나리오설명
노선 효율성 평가 노선별 탑승/하차 수 분석으로 과잉·과소 노선 파악 및 개편 근거 마련
혼잡 시간대 분석 출퇴근 시간, 특정 이벤트 시간 등 승객 집중 시간대 식별
환승 패턴 분석 승객의 환승 횟수·이동 경로 분석으로 환승 체계 개선
DRT 도입 검토 교통 소외 지역이나 비혼잡 시간대 수요 파악으로 수요응답형 교통 적용 가능 구역 파악
 

✅ 2. 도시계획 및 인프라 개발 분석

시나리오설명
정류장/역사 수요 예측 정류장/역사별 이용량 분석 → 정류장 증설, 폐쇄 여부 판단
도로 인프라 투자 우선순위 설정 이동거리, 이용시간 등 기반으로 교통 취약 지역 도출
교통 안전 관리 특정 시간·구간에서 인구 밀집 → 안전 강화 필요 구간 도출
 

✅ 3. 유동인구 및 상권 분석

시나리오설명
유동인구 추정 정류장별 승·하차 데이터를 기반으로 시간대별 유입 인구 계산
역세권 상권 분석 지하철역 또는 정류장 중심의 인구 흐름 → 상권 활성도 평가
부동산 입지 분석 인구 유입/유출 밀도 기반으로 상업지 또는 주거지 적합성 평가
 

✅ 4. 이용자 유형별 행태 분석

시나리오설명
연령/유형별 이용패턴 분석 일반, 어린이, 노인 등 유형별 교통 이용 시간·빈도 분석
교통복지 평가 노인·청소년 등 교통약자 이용 밀집 지역 도출 및 정책 반영
 

✅ 5. 예측 및 이상탐지 AI 분석

시나리오설명
교통량 예측 시계열 데이터 기반으로 미래 교통 수요 예측
혼잡도 군집화 K-means 등 군집기법으로 정류장 유형 분류
이상 이동패턴 탐지 동일 카드의 비정상 경로 탐지 → 부정사용, 이상거동 탐지
 

✅ 6. 외부 데이터 연계 분석

시나리오설명
카드 소비 데이터 연계 교통 + 소비 분석으로 지역별 상권 파악 및 소비자 행태 분석
기상 데이터 연계 기상 조건(비, 눈 등)에 따른 교통 이용 변화 분석
행사/이벤트 데이터 연계 대규모 행사 전후 정류장별 이용량 변화 분석
 

📌 요약: 분석 시나리오 분류

분류주요 시나리오
운영 분석 노선 개편, 혼잡 시간대 파악, 환승 구조 개선
정책 수립 DRT 적용 검토, 교통약자 복지 분석
도시/인프라 정류장 입지 평가, 도로 투자 우선순위
상권/유동 유동인구 분석, 입지 선정, 역세권 분석
AI 분석 수요 예측, 이상 탐지, 혼잡도 군집화
데이터 연계 소비·기상·행사 데이터와 통합 분석
 

필요하시면 이 중 하나의 시나리오를 분석 예제(Python/Pandas or SQL) 로 구체화해 드릴 수 있습니다.
관심 있는 방향이 있으신가요?

 

나의 말:

2. 도시계획 및 인프라 개발 분석을 위해 샘플 데이터를 20000개를 csv 로 만들어줘
 

ChatGPT의 말:

도시계획 및 인프라 개발 분석용으로 생성된 교통카드 이용내역 샘플 데이터(20,000건) CSV 파일을 아래에서 다운로드하실 수 있습니다:

📎 교통카드_이용내역_샘플_20000건.csv

필요하시면 이 데이터를 기반으로 분석 예제(Python/Pandas, SQL 등)도 도와드릴 수 있습니다.

 

나의 말:

파이썬으로 분석하는 시나리오를 카테고리를 10개 항목 이하로 분류해줘
 

ChatGPT의 말:

수도권 교통카드 이용내역 데이터를 Python으로 분석할 수 있는 시나리오를 10개 이하의 실용적 카테고리로 정리하면 다음과 같습니다.

✅ 1. 기초 통계 분석

  • 일자별 총 이용자수, 평균 이용거리, 평균 탑승시간
  • 교통수단(버스, 지하철 등)별 이용 건수 비교
    📌 활용 함수: groupby(), agg(), value_counts()

✅ 2. 시간대별 분석

  • 출근/퇴근 시간대 이용자 집중도
  • 시간대별 정류장 혼잡도 및 혼잡 시간대 식별
    📌 승차일시, 하차일시 → 시간 추출(dt.hour), 분포 시각화

✅ 3. 노선/정류장 분석

  • 정류장별 승차/하차 인원 통계
  • 노선별 이동 거리 및 평균 탑승 시간 비교
    📌 groupby('정산사노선ID') 또는 정산사승차정류장ID 활용

✅ 4. 지역별 분석

  • 정산지역코드 기준 지역별 교통 이용량 파악
  • 지역별 평균 이동거리 및 교통수단 이용 특성 분석
    📌 지도 시각화 가능 (e.g., Folium 또는 geopandas)

✅ 5. 이용자 유형별 분석

  • 일반/어린이/노인 등 이용자 유형에 따른 이용 패턴
  • 유형별 탑승 시간대, 거리, 환승 건수 차이
    📌 이용자유형코드(시스템) 기반 분류

✅ 6. 환승 패턴 분석

  • 환승건수 기준 환승이 많은 노선/정류장 탐색
  • 시간대별 환승 비율 변화
    📌 환승률 계산: 환승건수 > 0 비율 추정

✅ 7. 이동거리 기반 분석

  • 장거리 vs 단거리 통행 패턴 분리
  • 이동거리 기준 정류장 또는 노선 분류
    📌 이용거리 분포 히스토그램, 이상값 처리 등

✅ 8. 탑승 시간 분석

  • 평균/최대 탑승 시간 높은 노선 탐색
  • 탑승 시간에 따라 피크/비피크 구간 분리
    📌 통계값: 평균, 중앙값, 상위 10% 등

✅ 9. 이상 탐지 및 예외 처리

  • 하차일시 결측, 이상거리/이상시간 탐지
  • 동일 카드번호의 비정상 이동 경로 탐지
    📌 결측값 분석, 조건 필터링, outlier 탐지

✅ 10. 시각화 및 대시보드

  • 히트맵, 선형그래프, 막대그래프 등으로 인사이트 시각화
  • Plotly, Matplotlib, Seaborn 또는 Streamlit을 활용한 대시보드 제작
    📌 시각적 인사이트로 정책 기획자료 제작 가능

📦 예시: 시간대별 탑승 분포 분석

python
복사편집
df['승차시간'] = pd.to_datetime(df['승차일시'].str[8:], format='%H%M%S') df['승차_시간대'] = df['승차시간'].dt.hour df.groupby('승차_시간대')['이용자수'].sum().plot(kind='bar')

관심 있는 분석 주제나 시각화 항목이 있다면 해당 부분을 예제로 상세 구현해드릴 수 있습니다. 원하시는 분석이 있으실까요?

 

나의 말:

파이썬 분석 시나리오 단계는 어떻게 되는지
 

ChatGPT의 말:

좋은 질문입니다. 교통카드 이용내역 같은 대규모 CSV 데이터를 Python으로 분석할 때의 기본 분석 시나리오 단계(Workflow) 는 다음과 같이 정리할 수 있습니다. 이 구조는 데이터 분석 프로젝트 전반에 공통적으로 적용됩니다.

🧠 Python 기반 데이터 분석 단계 (교통카드 데이터 기준)

✅ 1. 데이터 로딩 및 탐색 (EDA: Exploratory Data Analysis)

세부 항목설명
데이터 불러오기 pandas.read_csv() 로 데이터 로딩
기본 정보 확인 .info(), .head(), .describe() 로 전체 구조 확인
결측값 탐색 isnull().sum() 으로 누락 데이터 파악
데이터 타입 확인/변환 날짜, 숫자 등의 형식을 변환 (to_datetime, astype)
 

✅ 2. 데이터 전처리 (Data Cleaning)

세부 항목설명
날짜·시간 파싱 승차일시, 하차일시 → 날짜/시간/요일 추출
결측값 처리 제거/보간/임의 대체
이상치 처리 탑승시간이 0이거나 거리 0인 건 제거 또는 플래그 처리
파생변수 생성 시간대, 이동시간, 이동거리 구간, 혼잡도 등
 

✅ 3. 분석 목적에 따른 데이터 그룹핑/집계

세부 항목설명
시간대별 분석 groupby(시간대).sum() 으로 혼잡 시간 파악
정류장/노선별 분석 groupby(정류장ID) 으로 주요 노선, 인기 정류장 분석
지역/이용자 유형별 분석 교통 약자, 지역별 수요 분석 등
 

✅ 4. 데이터 시각화 (Visualization)

시각화 도구분석 목적
Matplotlib / Seaborn 기본 분포, 트렌드, 상관관계 시각화
Plotly / Altair 인터랙티브한 대시보드, 필터링 기능 제공
Folium / geopandas 정류장 기반 지도 시각화 (지역 이동 분석)
 

✅ 5. 통계 분석 또는 머신러닝 (선택 단계)

분석 내용적용 예시
군집 분석 (Clustering) 혼잡 정류장 분류 (KMeans 등)
수요 예측 LSTM, Prophet 등 시간예측모델 활용
상관관계 분석 거리-탑승시간 관계 등 상관성 도출
이상탐지 부정사용, 이례적 이동 경로 탐지
 

✅ 6. 인사이트 도출 및 리포트 작성

설명도구
분석 요약 정리 주요 정류장, 시간대, 노선에 대한 제언
시각자료 포함 리포트 Markdown, PDF, PowerPoint로 시각자료 포함 작성
Streamlit / Dash 대시보드 실시간 필터링 가능한 웹 기반 리포트 공유 가능
 

📌 예시 워크플로우 요약

markdown
복사편집
1. CSV 불러오기 → 2. 날짜/시간 처리 → 3. 정류장별 그룹화 → 4. 시각화 → 5. 혼잡 정류장 추출 → 6. 리포트 작성

🔧 보너스: 사용 주요 라이브러리

용도라이브러리
기본 분석 pandas, numpy
시각화 matplotlib, seaborn, plotly, folium
전처리 datetime, sklearn.preprocessing
모델링 scikit-learn, statsmodels, prophet, xgboost
대시보드 streamlit, dash
 

 

원하시면 각 단계별로 샘플 코드 예제도 제공해 드릴 수 있습니다.
특정 분석 목적이 있으신가요? (예: 혼잡 시간대 분석, 인기 정류장 분석 등)

 

나의 말:

1. 필수 패키지 로드 및 옵션처리 2. 데이터 로드 및 확인 3. 기본 전처리 4. 시각화 5. 예측 모델링 6. 모델 검증 7. 결과 출력 단계를 포함 시켜줘
 

ChatGPT의 말:

좋습니다! 말씀하신 7단계 흐름에 맞춰, Python을 활용한 교통카드 데이터 분석 시나리오를 구체적인 분석 플로우로 정리해드리겠습니다.

🚍 수도권 교통카드 데이터 분석: Python 단계별 시나리오

✅ 1. 필수 패키지 로드 및 옵션 처리

python
 
 
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.express as px
import datetime as dt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# 시각화 옵션
plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'  # 한글 깨짐 방지 (Windows)
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

✅ 2. 데이터 로드 및 확인

python
df = pd.read_csv('교통카드_이용내역_샘플_20000건.csv')

# 데이터 구조 확인
print(df.shape)
print(df.info())
print(df.head())
 

✅ 3. 기본 전처리

python
 
# 승차/하차일시 → datetime 변환
df['승차일시'] = pd.to_datetime(df['승차일시'], format='%Y%m%d%H%M%S')
df['하차일시'] = pd.to_datetime(df['하차일시'], errors='coerce', format='%Y%m%d%H%M%S')

# 시간대 추출
df['승차_시간대'] = df['승차일시'].dt.hour
df['요일'] = df['승차일시'].dt.dayofweek  # 0 = 월요일

# 결측치 확인
print(df.isnull().sum())

# 예: 이상치 필터링 (이용거리 0 또는 30,000 초과)
df = df[(df['이용거리'] > 0) & (df['이용거리'] < 30000)]

✅ 4. 시각화 (탐색적 데이터 분석 - EDA)

python
 
# 시간대별 이용자수
sns.countplot(data=df, x='승차_시간대')
plt.title('시간대별 교통카드 이용 건수')
plt.show()

# 요일별 평균 탑승시간
sns.barplot(data=df, x='요일', y='탑승시간')
plt.title('요일별 평균 탑승시간')
plt.show()

# 이동거리 분포
sns.histplot(df['이용거리'], bins=30, kde=True)
plt.title('이동거리 분포')
plt.show()

✅ 5. 예측 모델링 (예: 시간대별 수요 예측)

python
 
# 시간대별 이용자 수 예측을 위한 준비
hourly = df.groupby('승차_시간대')['이용자수'].sum().reset_index()

from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = hourly[['승차_시간대']]
y = hourly['이용자수']

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
hourly['예측값'] = model.predict(X)

✅ 6. 모델 검증

python
 

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

mse = mean_squared_error(y, hourly['예측값'])
r2 = r2_score(y, hourly['예측값'])

print(f"평균 제곱 오차 (MSE): {mse:.2f}")
print(f"설명력 (R²): {r2:.3f}")

✅ 7. 결과 출력

python
 

# 실제 vs 예측 시각화
plt.plot(hourly['승차_시간대'], y, label='실제값')
plt.plot(hourly['승차_시간대'], hourly['예측값'], label='예측값', linestyle='--')
plt.title('시간대별 교통카드 이용자 수 예측')
plt.xlabel('시간대')
plt.ylabel('이용자수')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

# 저장
hourly.to_csv("시간대별_이용자수_예측결과.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")

📌 요약

단계목적
1. 필수 패키지 로드 분석환경 준비
2. 데이터 로드 CSV 불러오기 및 구조 확인
3. 전처리 날짜 처리, 이상치 제거, 파생 변수 생성
4. 시각화 분포와 패턴 시각적으로 탐색
5. 모델링 간단한 예측 모델 (선형회귀) 구성
6. 검증 예측 성능 평가
7. 출력 결과 그래프 및 CSV 저장
 

이 워크플로우를 기반으로 복잡한 시계열 분석, 군집화, 지도 시각화 등도 확장 가능합니다.
필요하신 분석 주제에 맞춰 각 단계를 맞춤화해드릴 수도 있어요. 어떤 분석을 더 구체적으로 해보고 싶으신가요?

 

나의 말:

예측 모델은 다양하게 추가해주고, 모델별 예측 결과를 확인하고 싶어

ChatGPT의 말:

 

다양한 예측 모델을 적용한 결과는 아래와 같습니다:

📊 모델별 성능 비교 (시간대별 교통카드 이용자 수 예측)

모델MSE (오차)R² (설명력)
Linear Regression 1016.64 0.000
Ridge 1016.64 0.000
Lasso 1016.64 0.000
Decision Tree 62.87 0.938
Random Forest 191.78 0.811
 

✅ 해석:

  • Decision Tree 모델이 가장 높은 설명력(R² = 0.938)을 보여줍니다.
  • Random Forest 도 안정적이며 일반화에 강한 성능을 보입니다.
  • 선형 회귀 계열 모델은 시간대별 분포를 충분히 설명하지 못하는 것으로 보입니다.

📁 예측 결과 데이터:
📥 시간대별_이용자수_예측결과_모델비교.csv

📈 시각화 설명:

  • 파란색 선: 실제값
  • 나머지 색상: 모델별 예측값
  • DecisionTree와 RandomForest는 실제값과 유사한 패턴을 잘 따라갑니다.

필요하시면 다음을 추가로 지원해드릴 수 있어요:

  • 시간대 예측 → 주중/주말 분리
  • 지도 기반 정류장 분석 (Folium)
  • Streamlit으로 대시보드화
    어떤 확장을 원하시나요?
 

나의 말:

전체 파이썬 코드를 작성 정리해줘
 

ChatGPT의 말:

아래는 교통카드 이용내역 데이터를 기반으로 한 예측 모델 분석 전체 Python 코드입니다.
이 코드는 CSV 로드부터 전처리, 5가지 모델 비교, 결과 시각화 및 CSV 저장까지 포함되어 있습니다.

✅ 전체 Python 코드: 모델 비교 기반 교통카드 분석

python
 
 
# 1. 패키지 로드 및 설정
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lasso
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# 2. 데이터 로드
file_path = "교통카드_이용내역_샘플_20000건.csv"  # 파일 경로 조정
df = pd.read_csv(file_path)

# 3. 전처리
df['승차일시'] = pd.to_datetime(df['승차일시'], format='%Y%m%d%H%M%S', errors='coerce')
df = df.dropna(subset=['승차일시'])  # 날짜 변환 실패 행 제거
df['승차_시간대'] = df['승차일시'].dt.hour

# 시간대별 이용자 수 집계
hourly = df.groupby('승차_시간대')['이용자수'].sum().reset_index()

# 4. 예측 모델 정의
models = {
    "LinearRegression": LinearRegression(),
    "Ridge": Ridge(alpha=1.0),
    "Lasso": Lasso(alpha=0.1),
    "DecisionTree": DecisionTreeRegressor(max_depth=5),
    "RandomForest": RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=42)
}

X = hourly[['승차_시간대']]
y = hourly['이용자수']

# 결과 저장 테이블
results = pd.DataFrame({'승차_시간대': hourly['승차_시간대'], '실제값': y})
metrics = []

# 5. 모델 학습 및 예측
for name, model in models.items():
    model.fit(X, y)
    preds = model.predict(X)
    results[name] = preds
    mse = mean_squared_error(y, preds)
    r2 = r2_score(y, preds)
    metrics.append({
        "모델": name,
        "MSE": round(mse, 2),
        "R2": round(r2, 3)
    })

# 6. 모델 성능 비교 출력
print("\n📊 모델별 성능 비교:")
for metric in metrics:
    print(f"{metric['모델']:15} | MSE: {metric['MSE']:8.2f} | R²: {metric['R2']:.3f}")

# 7. 예측 결과 시각화
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(results['승차_시간대'], results['실제값'], label='실제값', linewidth=2, marker='o')
for name in models.keys():
    plt.plot(results['승차_시간대'], results[name], label=name, linestyle='--', marker='x')
plt.title('모델별 시간대별 교통카드 이용자수 예측')
plt.xlabel('시간대 (0~23시)')
plt.ylabel('이용자수')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

# 8. 예측 결과 저장
output_path = "시간대별_이용자수_예측결과_모델비교.csv"
results.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf-8-sig')
print(f"\n📁 예측 결과 저장 완료: {output_path}")
 

 

📌 실행 전 확인사항

  • 교통카드_이용내역_샘플_20000건.csv 파일이 동일한 디렉토리에 있어야 함
  • matplotlib 한글 깨짐이 있는 경우, 폰트 설정 추가 필요 (NanumGothic, Malgun Gothic 등)
 

 

# 한글 폰트 설정 (선택)
import matplotlib
matplotlib.rc('font', family='Malgun Gothic')  # Windows
# matplotlib.rc('font', family='AppleGothic')  # Mac

📊 분석 목적 정리

  • 예측 대상: 시간대별 교통카드 이용자 수
  • 모델 비교: 선형/트리 기반 모델의 성능 (MSE, R²)
  • 시각화: 실제값과 예측값의 선 그래프 비교

필요하시면 이 코드를 Streamlit, Jupyter Notebook, 또는 웹 대시보드로 확장해드릴 수 있습니다.
또한 정류장별, 지역별로도 분석을 확장할 수 있어요. 관심 분야 있으신가요?

 

나의 말:

file_path = "교통카드_이용내역_샘플_20000건.csv" # 파일 경로 조정 위 csv 가 맞는지 ?
 

ChatGPT의 말:

좋은 확인입니다.

당신이 현재 사용 중인 CSV 파일은 아래와 같습니다:

📁 파일명:
교통카드_이용내역_샘플_20000건.csv

✅ 이 파일은 제가 생성해드렸던 샘플 파일이며,
Python 코드 내의 다음 라인과 정확히 일치합니다:

python
복사편집
file_path = "교통카드_이용내역_샘플_20000건.csv"

✅ 사용 시 주의사항

  • Python 스크립트를 실행하는 디렉토리와 해당 CSV 파일이 같은 위치에 있어야 합니다.
  • 만약 다른 폴더에 있다면 file_path 경로를 절대경로나 상대경로로 수정해야 합니다:
    예시:
  • python
    복사편집
    file_path = "data/교통카드_이용내역_샘플_20000건.csv"

🛠 실행 테스트 방법

python
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import pandas as pd df = pd.read_csv("교통카드_이용내역_샘플_20000건.csv") print(df.head())

위 코드가 문제 없이 실행되면, 파일 경로는 정확히 설정된 것입니다.

필요하시면 os.getcwd()로 현재 경로를 확인하거나,
os.listdir()로 현재 폴더의 파일 목록을 확인할 수도 있어요. 도와드릴까요?

 

나의 말:

교통카드_이용내역_샘플_20000건.csv 파일 어디에 있나요
 

ChatGPT의 말:

현재 대화에서 생성된 교통카드_이용내역_샘플_20000건.csv 파일은 다음 위치에 있습니다:

📁 클릭하여 다운로드

📂 저장 경로 정보

  • 서버상의 위치: /mnt/data/교통카드_이용내역_샘플_20000건.csv
  • 로컬로 저장하려면: 위 링크를 클릭하여 브라우저를 통해 다운로드하면 됩니다.

💡 Python에서 직접 사용하려면?

python
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file_path = "/mnt/data/교통카드_이용내역_샘플_20000건.csv" df = pd.read_csv(file_path)

이 경로로 코드를 작성하면 ChatGPT 환경에서도 그대로 실행됩니다.

 

 

필요하시면 이 파일을 기반으로 추가 분석, 필터링, 정류장 위치 시각화 등도 가능합니다.
더 진행할 분석 방향 있으실까요?

 

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