Data Analysis/Real Estate
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2012년 ~ 2019년 성별, 연령별 국내 주택 소유자 수 트렌드 분석 with PythonData Analysis/Real Estate 2021. 8. 17. 14:14
이번 포스팅에서는 2012년부터 2019년까지 국내 주택 보유자 수 데이터를 분석해보고자 한다. 데이터는 국가 통계청에서 가져왔고, 분석 및 시각화는 파이썬으로 하도록 하겠다. 시각화는 파이썬 기초 중에 기초라고 볼 수 있는 Matplotlib 패키지를 활용하도록 하겠다. 1. 2012년 ~ 2019년 국내 주택 보유자 수 트렌드 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format='retina' df=pd.read_csv('C:/Users/banad/Downloads/주택소유자수.csv',en..
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서울 주요 핫플레이스(홍대입구, 건대입구, 이태원, 명동) 방문객 분석 with 지하철역 하차 인원 수Data Analysis/Real Estate 2021. 5. 19. 11:50
코로나 여파로 이태원, 홍대, 명동을 비롯한 서울 핫플레이스 방문객이 감소하여 상권이 불황을 겪고 있다. 그래서 이번 포스팅에서는 서울 열린 데이터 광장에서 제공하고 있는 지하철역 하차 승객 수 데이터를 갖고 실제로 코로나 이전 대비해서 방문객이 얼마나 감소하였는지 분석해보도록 하겠다. Data Source: 오늘 분석에 활용한 데이터는 아래 링크와 같다. http://data.seoul.go.kr/dataList/OA-12914/S/1/datasetView.do 서울시 지하철호선별 역별 승하차 인원 정보 교통카드(선후불교통카드 및 1회용 교통카드)를 이용한 지하철호선별 역별(서울교통공사, 한국철도공사, 공항철도, 9호선) 승하차인원을 나타내는 정보입니다. (일단위) ※ Sheet 서비스는 마 data...
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서울시 전통시장 현황 분석 With Python, Mapbox, PydeckData Analysis/Real Estate 2021. 4. 17. 17:21
아래 서울 열린데이터 서비스에서 제공해주고 있는 전통시장 현황 데이터를 사용해서 간략한 지도 시각화를 해보도록 하겠다. 대표적인 시각화 패키지 Mapbox와 Pydeck 라이브러리를 사용하도록 하겠다. data.seoul.go.kr/dataList/OA-1176/S/1/datasetView.do 서울시 전통시장 현황 서울시 전통시장별 현황정보입니다. 자치구별 전통시장의 주소와 상인회 연락처를 알려주고, 버스노선 및 시장 인근 지하철, 주차장 유무 정보 및 아케이드 지원내용을 알려줍니다. ※openAP data.seoul.go.kr 1. 데이터 가져오기 코드가 문제 없이 돌아간다면 아래와 같이 시장 이름, 주소 그리고 위경도 데이터를 확인할 수 있다. import requests import pandas ..
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국민 임대 주택 총 세대 수 현황 알아보자 with 공공데이터 & 파이썬Data Analysis/Real Estate 2021. 4. 8. 16:04
요즘 LH 사건 때문에 온 나라가 뒤숭숭하다. 그래서 이번 포스팅에서는 아래 공공데이터에서 제공하고 있는 임대주택 단지 API를 활용해서 국내 임대 주택에 대해 분석해보는 시간을 갖도록 하겠다. data.go.kr/tcs/dss/selectApiDataDetailView.do?publicDataPk=15059475 공공데이터 포털 국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 있도록 공공데이터(Datase www.data.go.kr 1. 데이터 가져오기 아래 코드가 문제없이 돌아간다면 전국 기준 국민 임대 주택 현황을 확인할 수 있을 것이다. from urllib.request impor..
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서울 내 스타벅스가 가장 많은 지역을 알아보자 - 스타벅스 위치 데이터 분석 With PythonData Analysis/Real Estate 2021. 4. 1. 15:23
이제 서울 내에서 스타벅스 없는 동네를 찾기가 더 어렵다. 그만큼 스타벅스가 구석구석 엄청나게 많은 지점을 늘려왔다는 의미이기도 하다. 그래서 오늘 포스팅에서는 서울 내 위치한 스타벅스 지점 위치 데이터를 가져와서 간단한 분석 및 시각화를 해보도록 하겠다. 1. 데이터 가져오기 스타벅스 데이터는 홈페이지에서 크롤링하거나 아님 아래 내가 한 것처럼 카카오 API를 통해 가져올 수 있다. 카카오 API가 데이터 가져오기 쉽고 빠르기는 하지만 데이터가 100% 정확하지 않은 단점이 있다. 쿼리가 제대로 돌아간다면 아래와 같이 서울 내 481개의 스타벅스 지점 위치 데이터를 볼 수 있을 것이다. 스타벅스 홈페이지에 따르면 약 541개의 서울 지점이 있는데 뭐 정확히 맞출 수는 없는 법... 아래 데이터에는 우리..
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국내 대형마트(홈플러스, 이마트, 롯데마트) 위치 데이터 분석 & 시각화 With Python/MapboxData Analysis/Real Estate 2021. 3. 30. 18:47
카카오 지도 검색 API를 활용해서 국내 위치한 대형마트(홈플러스, 이마트, 롯데마트) 위치 데이터를 가져와서 파이썬으로 다루어보도록 하겠다. 1. Data Source 여기서 활용할 대형마트 위치 데이터는 카카오 API를 통해서 가져오도록 하겠다. 홈플러스, 이마트, 롯데마트 별로 전국에 위치한 위치 정보를 긁어오겠다. from bs4 import BeautifulSoup as bs import pandas as pd import requests link='https://inasie.github.io/%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%B0%8D/5/' gu=pd.read_html(link,encoding='utf-8')[0] gu['법정동코드']=gu['법정동코드'..
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20년 서울시 행정구역별 전세 값 데이터 분석 & 시각화 with Python/MapboxData Analysis/Real Estate 2021. 3. 4. 19:30
Data Source 공공데이터 국토교통부_아파트 전월세 자료 data.go.kr/tcs/dss/selectApiDataDetailView.do?publicDataPk=15058017 공공데이터 포털 국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 있도록 공공데이터(Datase www.data.go.kr 20년 서울시 행정구역별 평균 전세값 시각화 With Mapbox 20년 서울시 행정구역별 총 거래금액 Tree map 시각화 With Python 20년 총 거래금액(전세)을 기준으로 보았을때 확실히 강남 3구 전세 금액이 가장 큰 점을 확인 가능함 20년 서울시 행정구역별 평균 전세 금..