국토교통 빅데이터 온라인 해커톤 경진대회

분석시각화 | 정형 | 분석 | 교통 | 정성평가

상금 : 총 1,100만원
1,318명 마감

연습

대회안내 데이터 코드 공유 토크 리더보드

제출

[9월 1일 수정] Page Rank를 통한 안전한 대중교통 경로 추천

nanana

공동작성자

2020.08.29 21:11 8,091 조회 language

[그림1]시군구 별 확진자 수 현황 [그림2]연령대 별 확진수 현황

드래그하고 잠시 기다리면 해당 부분이 확대되어 자세히 볼 수 있습니다.
[그림1] 시군구 별 감염 현황입니다. 3월에는 신천지와 요양병원과 관련된 경상북도 경산시와 5월에는 쿠팡 물류센터 집단 감염이 발생했던 부천 등이 타 지역에 비해 확진자가 많았던 것으로 나타났습니다.

[그림2] 연령대별 감염 현황입니다. 모든 연령대에서 꾸준히 발생하였으며, 그 중 상대적인 활동량이 많은 20~50대의 빈도가 높습니다. 신천지, 이태원 등 집단감염이 있었던 시기인 3월과 5월에 특히 잦은 빈도로 확진자가 발생하였습니다.

코드

댓글 16개

로그인이 필요합니다

comment

0 / 1000

DACONIO

2020.09.01 16:30

안녕하세요.
결과물 하단에 라이센스 표시를 해주시기 바랍니다.
감사합니다.
https://dacon.io/competitions/official/235622/talkboard/401405?page=1&dtype=recent&ptype=pub

nanana

2020.09.01 17:54

수정했습니다!

KJM

2020.09.02 23:45

COVID-19 팬데믹과 같은 전염성 질환 유행시기에 안전한 이동수단을 추천해주는 알고리듬은 매우 유용해 보이네요. 잘 발전시켜서 앱으로도 출시해 주세요.^^

nanana

2020.09.03 20:03

감사합니다!

지니32

2020.09.03 19:39

지금 가장 관심을 가질만한 이슈를
시기 적절하게 분석한 점, COVID 19 사태 추이를 보며 확산을 막기 위해 어느 지점에
더 주목해야 하는지도 일깨우는 것 같네요.
확산이 덜한 대중교통 이동경로로
다니면 본인도 보호하고 코로나 확산도 막는 일석이조!!

nanana

2020.09.03 20:09

네 정확합니다! :)

강아지

2020.09.03 20:33

매우 유용한 프로젝트입니다. 잘 발전시켜서 코로나 종식을 앞당겼으면좋겠어요 ^^

sohui

2020.09.04 14:54

감사합니다! 같은 바램입니다^^

빼떼기

2020.09.03 21:10

앱 개발로 대중교통 이용자들이 안전하게 다닐 수 있기를요!

sohui

2020.09.04 14:54

그럴수있기를요!!

Hjhjhj

2020.09.03 22:35

랭크이론 적용한 네트워크 분석이 참신하네요. 감염병 특성에 부합하는 방법인 듯요

sohui

2020.09.04 14:55

저희 팀도 그 부분에 참신성을 느끼고, 많은 신경을 썼습니다! 감사합니다!

도비콘

2020.09.04 00:46

잘 봤습니다. 감사합니다.

sohui

2020.09.04 14:55

봐주셔서 감사합니다:)

최경화

2020.09.04 15:30

정말 참신한 아이디어네요. 분석도 열심히 하셨구요. 특히 그래픽 표현들이 돋보입니다. 한가지 아이디어를 덧붙이자면 10세를 기준으로 연령대를 구분하지 말고 세대별로 구분하는 것이 좋을 것 같습니다. 영유아, 초등학생, 중고등학생, 20대, 30-40대, 50-60대, 60-70대, 80대 이상 처럼요.
그런데, 교통수단별 이동량 데이터의 출처는 어디인가요? 제가 못 찾는걸까요?

nanana

2020.09.04 15:40

좋은 의견 감사합니다. 교통수단별 이용량 데이터의 경우, 주최즉에서 제공하는 데이터이기 때문에 따로 출처를 쓰지 않았습니다.
(https://bigdata-transportation.kr/ 에서 [한국교통안전공단]교통카드빅데이터를 사용했습니다.)

📣 댓글 작성 창의 위치가 댓글 리스트 상단으로 이동하였습니다!