PIP (문제해결프로젝트)

데이터사이언스를 통한 당면 과제의 솔루션 구하기
문제해결 프로젝트는 팀단위로 문제를 스스로 해결하는 과정을 담고 있습니다.

미세먼지를 통계학적으로 - ADIOS조

작성자
DaeSeo
작성일
2017-01-12 11:54
조회
98

1. 팀 소개


1.1 팀명


  • ADIOS


 

1.2 팀원


  • 이석희(정보통계), 이인섭(정보통계), 이창민(정보통계)


 

2. 프로젝트 소개


2.1 데이터 분석 주제


  • 미세먼지를 통계학적으로 분석

  • 중국뿐 아니라 우리나라에서도 큰 사회적 문제로 대두

  • 대기오염 현상에 대한 종합적인 대기오염관리를 위해서는 대기오염 측정 장비에 의한 오염현황을 정확하게 파악하는 것이 필수적

  • 2015년 6월 11일부터 1년 동안의 서울시 미세먼지 농도 데이터와 기상 자료 변화 경향을 분석하여 서울시 기상 현황을 고찰


2.2 데이터의 종류 및 특징


  • 서울시 기간별 일 평균 대기환경 정보
    • 측정일자

    • 권역명

    • 측정소명

    • 미세먼지

    • 초미세먼지

    • 오존

    • 이산화질소농도

    • 일산화탄소농도

    • 아황산가스농도


  • 서울시 일별 기상관측 정보
    • 관측일자

    • 지점명

    • 평균기온

    • 최저기온

    • 최대기온

    • 평균습도

    • 최저습도

    • 최고습도

    • 평균습도

    • 최저습도

    • 최고습도

    • 평균풍속

    • 최대풍속

    • 강수량


2.3 데이터 분석 도구 및 기법


  • 분석 도구 : SPSS

  • 분석 전략
    • 미세먼지와 기상인자간의 관련성 분석

    • 미세먼지와 기상인가난의 관련성을 찾기위해 통계적 기법을 통해 구조 파악 및 수식화


  • 분석 기법
    • 데이터 내의 각변수들의 통계 분석

    • 상관분석을 통한 상관성 분석

    • 인자분석을 통한 공통 요인 추출

    • 회귀분석



 

2.4 프로젝트 일정


  • 2016.05.02. ~ 2016.05.06. : 주제선정 및 문제이해

  • 2016.05.07. ~ 2016.05.15. : 데이터 수집 및 정제

  • 2016.05.16. ~ 2016.05.22. : 분석수행, 수식검증 및 중간보고서 작성

  • 2016.05.23. ~ 2016.05.29. : 주제에 따른 논문 작성

  • 2016.05.30. ~ 2016.06.06. : 추가 데이터 분석 및 최종보고서 작성


 

2.5 프로젝트 수행 성과


  • 최종 분석단계인 회귀분석을 통해 기온, 습도, 풍속이 높을수록 PM10(미세먼지)의 농도가 줄어들고, 대기가스의 양이 많을수록 PM10(미세먼지)의 농도가 올라감