[KT AIVLE SCHOOL] KT Aivle 2차 미니프로젝트 후기

드디어 2차 미니프로젝트가 끝났습니다~~

 

사실 지난주 3월 22일에 끝났지만 이제 쓴다는 사실...

 

이번 프로젝트는 서울시 데이터를 활용하여 새로운 버스 노선을 추가할 자치구를 선정하는 것이었습니다. 🚌✨

 

 

프로젝트 개요

• 첫날과 둘째날: 에이블스쿨에서 제공한 가이드라인 ipynb 파일을 따라 데이터를 분석했습니다.
• 셋째날: 분석한 데이터를 바탕으로 자치구를 선정하고 발표하는 시간을 가졌습니다.

 

데이터 분석 과정

저희 팀은 서울시 인구 이동 데이터를 활용하여 새벽 시간대에 어느 자치구로 인구가 가장 많이 이동하는지 분석했습니다. 그 결과, 가장 많은 인구 이동이 있는 세 개의 구를 선정하고, 이 구들을 순환하는 버스 노선을 기획해 보았습니다.

 

 

 

위치 정보 확보

이 세 개의 구에서 이용객이 가장 많은 버스 정류장을 찾았지만, 정류장의 위치 정보가 부족했습니다. 이를 해결하기 위해 서울시 버스정류소 위치 데이터와 정거장별 정보 데이터를 추가적으로 활용하여 위치 정보를 얻을 수 있었습니다.

 

노선 결정

Forium 라이브러리를 활용하여 버스 노선을 정할 수 있었습니다. 이 과정에서 데이터 분석과 시각화 기술이 중요한 역할을 했습니다.

 

 

 

이번 프로젝트를 통해 데이터 분석의 중요성과 함께, 실제 도시 문제 해결에 데이터가 어떻게 활용될 수 있는지 깊이 이해할 수 있었습니다.

 

또한, 팀워크와 협업을 통해 더 큰 성과를 낼 수 있다는 것을 다시 한번 느꼈습니다.

 

앞으로도 이러한 경험을 바탕으로 더 많은 프로젝트에 참여하며 성장해 나가고 싶습니다. 🌟

 

데이터 분석과 시각화에 관심이 있으시다면, 서울시 버스정류소 위치 데이터를 활용한 이번 프로젝트가 좋은 영감을 줄 수 있을 것입니다.

 

여러분도 도전해 보세요!