브라이틱스 스튜디오로 살펴본 코로나19 확진자 데이터 (1)

#브라이틱스 #Brightics #브라이틱스스튜디오 #브라이틱스서포터즈 #데이터분석 #코로나19

코로나19라는 전세계적 위기 상황 속에서 2020년 상반기가 지나가고,
벌써 7월도 마무리되는 시점이네요.

개인적으로 이번 학기 전공 강의와 과제를 통해서
실제로 코로나19를 직접적으로 경험하지 않았어도,
대부분의 사람들이 이러한 상황으로 인해
우울증을 비롯한 신체적, 정신적 불건강 증상을 겪고 있다는 내용의 보고서를 수없이 읽었습니다.

이제 무더운 여름까지 찾아와,
마스크를 쓰는 일이 더욱 힘들어지기도 했고요.
너무 너무 답답하고 지치는 상황 ..

 

여러 분석 결과를 읽어본 적은 있지만,

문득 내 손으로 데이터를 살펴보고 싶다는 생각이 들었습니다.

 

아직 분석 경험도 지식도 부족하지만!

지금까지 실습해온 기능들을 사용해서

브라이틱스 스튜디오를 통해 분석해보면 어떨까?

해서 언제 끝날지도 모르는 데이터 분석 실습을 시작했답니다

 

 

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코로나19 국내 확진자 수 데이터로는  

puleunhaneulkr.tistory.com/52

 

위 글의 데이터 파일 중

- 전국 일자별 누적 데이터 파일
- 전국 일자별 신규 데이터 파일
두 가지 데이터셋을 공유 받아 활용하였습니다!

세계 코로나19 확진자 데이터에 관심이 있으시다면 캐글(Kaggle)에도 관련된 데이터셋이 많으니 확인해보세요!
- Novel Corona Virus 2019 Dataset

www.kaggle.com/sudalairajkumar/novel-corona-virus-2019-dataset?select=covid_19_data.csv

 

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𝟏. 𝐋𝐨𝐚𝐝

언제나 늘 그렇듯이 Load 함수를 통해 데이터셋을 불러오겠습니다!
Comma로 구분된 csv 파일이니 Comma 선택, Date 변수를 제외한 다른 변수는 모두 정수이니 Integer로 바꿔주고 불러와줬어요.

 

Table 형태로 결과를 확인해보면 다음과 같습니다.
2월 7일부터 (6일은 Date만 있는 null 데이터) 7월 24일까지의 데이터입니다.

- Inspected :  총 검사자 수
- Negative : 음성 판정자 수
- Confirmed : 확진자 수
- Recovered : 격리 해제자 수
- Deaths : 사망자 수

직관적인 차트로 확인해볼까요? 간단히 아래 원하는 차트 종류를 선택하면 됩니다.

 

저는 Line을 선택했고, 곧바로 총 검사자 수와 음성 판정자 수 간의 관계를 나타내는 라인 차트가 나왔어요.

차트 세부 설정을 바꾸면?

 

위처럼 기간별 확진자 수와 격리 해제자 수 차트도 확인해볼 수 있습니다.
- 기간별 확진자 수 : X축 - Date, Y축 - Confirmed
- 기간별 격리 해제자 수 : X축 - Date, Y축 - Recovered

𝟐. 𝐚𝐝𝐝 𝐟𝐮𝐧𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐜𝐨𝐥𝐮𝐦𝐧

이번엔 조금 더 나아가서

https://place-bo-effect.tistory.com/9

[Brightics Studio 실습] 전처리 (1) : 데이터 결합, 생성, 변경과 저장

저번에 다루었던 Add Function Column 함수의 데이터 생성 기능을 활용해서 조금 더 살펴볼게요.

 

Load 함수와 Add Function Column 함수를 연결하고 새로운 변수 month를 생성할 건데,
Expression에 아래와 같이 적어주면

Date 변수의 7번째 자리부터 1자리를 추출한 것이 각 데이터의 month 값이 됩니다!

substr(Date, 7, 1)

실행해준 결과 table에서 정확히 실행된 것을 확인할 수 있죠?
그리고 이걸 다시 차트로 확인해볼까요?
아까와 동일하게 Table 옆 삼각형 아이콘을 눌러 다른 차트를 바꿔볼게요.

 

아까와 동일한 Line Chart인데요, 새로 만든 month 변수를 X축에 두고 Y축에는 확진자 수의 합(Sum)을 선택했어요.
그럼 월별 확진자 수의 합을 라인 차트로 표현한 결과를 확인할 수 있겠죠?

 

추가로 데이터 분석에는 아무 의미 없을 것 같지만 만들어보고 싶은 차트가 생겨
Load 함수를 통해 누적 데이터 파일을 불러와 month 변수와 date 변수를 만들어줬습니다.
* date 변수는 month와 달리 두자리 숫자이기 때문에 substr(Date, 9, 2) !

그리고 Line Chart에서
X축 - date (새로 생성한 일 변수)
Y축 - Confirmed (확진자 수)
Color By, Line By - month (새로 생성한 월 변수)
로 선택해준 차트입니다.

누적 확진자 수 데이터라 각 달의 날짜별로 확진자 수가 어떠한 형태로 증가했는지 확인할 수 있어요.
기울기가 가파를 수록 해당 날짜의 확진자 수가 큰 것이겠죠?

마찬가지로 누적 확진자 수라 계속 높아질 수밖에 없기 때문에,
그 증가 형태만 확인하는 차트가 되겠네요.

이렇게보니 정말 2월 말, 3월 초가 얼마나 대단했는지 .. ( •́ ̯•̀ )

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이번 포스트에서는 간단히 코로나19 전국 확진자 수 데이터셋을 불러와 차트로 살펴보았습니다.
조금 더 공부해보고 실습해보면서, 어떤 방법으로 데이터를 분석해보면 좋을지 고민해보고 또 다시 실습 포스트를 작성해보겠습니다!