한남대학교에서 1999년부터 제공하던 강의노트를 이곳으로 옮겨 왔으며((구)섹션)
데이터 사이언스 중심으로 강의노트를 개편하고 있습니다.
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【통계의이해01분반】 월 7,8,9교시 강의실 560201 전산실 【ongoing 성적】 최대 11명 A, 최대 25명 A+B *) 5월 31일 마감: (1) 야구장 방문한 후 티켓 인증샷 (2) 도서 구입(전공 서적 제외, 4월15일 이후 구입) 영수증 인증샷 -> 공유폴더에 올리면 학점 한 등급 상향함. 단, 상대평가 규정을 준수해야 하므로 B+ -> A-, C+ -> B- 로 상향되지 않음.
** 5월19일(화)-22일(금) 청림축제 참여 인증샷 올리면 실습 점수 10점 부여합니다. 제출기한: 5월22일 오후 10시 이전
❖ 1주 강의(3월9일): 통계의이해
❖ 2주 강의(3월16일): 데이터 이해, 구글드라이브 가기 (kwon.hnu@gmail.com 공유하기) | 은행이자율논쟁 | 은행이자율데이터 |
❖ 3주 강의(3월23일): 확률변수 | 유명한확률분포 | 확률표본
❖ 4주 강의(3월30일): No class 포탈 휴강 공지(@ 3월27일 05pm), 보강 일정 추후 공지
❖ 5주 강의(4월6일): 비교분석 ⇿ 일변량분석
❖ 6주 강의(4월13일): 연관분석 - 분산분석 | 회귀분석
❖ 7주 강의(4월20일): 중간고사 기간(4월 16일~22일) study week
❖ 8주 강의(4월27일): 임업통계 개요 (산림청 강의자료) | 표본설계 (참고 강의노트)
산림임업통계 ➲ 바로가기 | 통계데이터 센터 ➲ 바로가기 | MDIS 다운받기 ➲ 바로가기
❖ 9주 강의(5월4일): No class 샌드위치 데이, 포탈 휴강 공지(@ 4월30일 08am), 보강 일정 추후 공지
❖ 10주 강의(5월11일): 국가승인 임업통계 6종 | 25년 경진대회 포스터 |
❖ 11주 강의(5월18일): 임업통계 mdis 다운로드 | 통계청 MDIS | 산림청 산림임업통계플랫폼 | 임가경제23년 데이터 (총괄, 가구정보 통합)
❖ 12주 강의(5월25일): 공휴일
❖ 13주 강의(6월1일): 임업통계 mdis 다운로드, (생산조사 - 시군구 단위 특화작물, 소득조사: 고사리/도라지/취나물) (산림청 산림임업통계플랫폼)
오늘 과업: 시도별 (고사리/도라지/취나물) 생산량, 생산액 표 만들기
❖ 14주 강의(6월8일, 월): 프로젝트 보고서 초안 작성, 임가경제_항목정보 "임가경제" 데이터와 "임업생산" 데이터를 이용하여 임가경제 임업총수입과 임업생산 생산금액을 이용하여 농가 소득 증대 방안에 대한 정책 제안을 하려고 한다. 분석 코드 작성해 주고 결과 해석해줘.
❖ 15주 강의(6월12일, 금, 오후 3시, 1시간 수업예정) 보강 수업 ◼︎제출한 프로젝트#2 분석보고서 작성하여 수업 당일(6월12일) 오후 2시 전까지 자신의 폴더에 공유하기 바랍니다. 다음 제출양식을 자신의 공유폴더에 다운 받아 반드시 구글 연결엡-> google문서에서 열어 작성하고 파일명은 "프로젝트#2_홍길동.docx"로 수정하시오. 분석 파이썬코드는 "프로젝트#2_홍길동.ipynp"로 자신의 공유 폴더에 저장하시오.
❖ 기말고사(6월22일): 프로젝트 최종 보고서 제출 (온라인 제출 예정) 상세 양식 추후 공지
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# 1. 라이브러리 불러오기 및 Google Drive 마운트
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from google.colab import drive
import pandas as pd
drive.mount('/content/drive')
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# 2. 파일 경로 설정
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base_path = '/content/drive/MyDrive/통계의이해_권세혁'
file_path_farm = f'{base_path}/2023임가경제.xlsx'
file_path_product = f'{base_path}/2023년 임산물생산조사 마이크로데이터_241209.xlsx'
# ============================================================
# 3. 데이터 불러오기
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# 임가경제조사 자료
임가경제 = pd.read_excel(file_path_farm, sheet_name=1)
# 임산물생산조사 자료
임업생산 = pd.read_excel(file_path_product, sheet_name=0)
# ============================================================
# 4. 임가경제 데이터 변수명 변경
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rename_dict = {
'fno': '임가번호',
'age': '연령별',
'ara1': '지역별',
'de2': '전겸업별',
'jong': '업종별',
'de2_1': '가구원수별',
'ffsize': '임지규모별',
'FOI': '임가소득',
'OI': '경상소득',
'FONP': '임가순소득',
'FMI': '임업소득',
'EFMI': '임업외소득',
'TI': '이전소득',
'NOI': '비경상소득',
'HE': '가계지출',
'CE': '소비지출',
'NLE': '비소비지출',
'FODI': '임가처분가능소득',
'FOES': '임가경제잉여',
'FMGR': '임업총수입',
'FMOC': '임업경영비',
'SJI': '겸업소득',
'SJR': '겸업수입',
'SJE': '겸업지출',
'NBI': '사업외소득',
'NBR': '사업외수입',
'NBE': '사업외지출',
'PR': '재산적수입',
'PE': '재산적지출',
'capt_b': '기초자본_순재산',
'capt_e': '기말자본_순재산',
'a00011': '연초보유',
'a00012': '연말보유',
'wt23': '가중치'
}
임가경제 = 임가경제.rename(columns=rename_dict)
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# 5. 임가경제 범주형 변수 코드값을 한글 범주명으로 변환
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category_maps = {
'연령별': {
1: '39세 이하',
2: '40대',
3: '50대',
4: '60대',
5: '70세 이상'
},
'지역별': {
31: '경기도',
32: '강원특별자치도',
33: '충청북도',
34: '충청남도',
35: '전라북도',
36: '전라남도',
37: '경상북도',
38: '경상남도',
40: '특광역시'
},
'전겸업별': {
1: '전업임가',
2: '임업주업',
3: '임업부업'
},
'업종별': {
1: '육림/목재생산업',
2: '채취업',
3: '밤재배업',
4: '떫은감재배업',
5: '수실류재배업',
6: '버섯재배업',
7: '조경재업',
8: '기타재배업'
},
'가구원수별': {
1: '2명 이하',
2: '3명',
3: '4명',
4: '5명',
5: '6명 이상'
},
'임지규모별': {
1: '1ha 미만',
2: '1~5ha 미만',
3: '5~10ha 미만',
4: '10~20ha 미만',
5: '20ha 이상'
}
}
for col, mapping in category_maps.items():
임가경제[col] = 임가경제[col].map(mapping)
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# 6. 임업생산조사 특수기관 및 지방산림청 제외
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exclude_orgs = [
'국립산림과학원',
'국립산림품종관리센터',
'국립수목원',
'남부지방산림청',
'동부지방산림청',
'북부지방산림청',
'서부지방산림청',
'중부지방산림청'
]
임업생산 = (
임업생산
.loc[~임업생산['시도/청'].isin(exclude_orgs)]
.copy()
)
# ============================================================
# 7. 컬럼명 변경
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임업생산 = 임업생산.rename(columns={'시도/청': '시도명'})
# ============================================================
# 8. 생산조사 특·광역시 및 세종시를 하나의 범주로 통합
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special_cities = [
'서울특별시',
'부산광역시',
'대구광역시',
'인천광역시',
'광주광역시',
'대전광역시',
'울산광역시',
'세종특별자치시'
]
임업생산['시도명'] = 임업생산['시도명'].replace(
special_cities,
'특광역시'
)
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# 9. 데이터 정보
# ============================================================
임가경제.info(), 임업생산.info()
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