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[공공 데이터] 따릉이 데이터 분석 1 (데이터 확인 / 질문하기)
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따릉이 데이터 분석
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1.1. 따릉이 공공데이터 가져오기 – 공공데이터를 활용한 분석과 기계학습
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따릉 이 데이터
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서울 공공자전거 따릉이 대여이력 시각화
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데이터 준비
무엇을 보여줄 것인가
‘The First Journey’
5년 5개월을 둘러보자
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[공공 데이터] 따릉이 데이터 분석 1 (데이터 확인 / 질문하기)
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따릉이 데이터 분석
데이터 출처 : https://data.seoul.go.kr/dataList/datasetList.do
서울 열린데이터 광장에서 제공하는 서울시 공공자전거 이용현황 데이터
– Data 1 : 서울특별시 공공자전거 대여소 정보
– Data 2 : 서울특별시 공공자전거 대여소별 이용정보(월별)
– Data 3 : 서울특별시 공공자전거 이용정보(시간대별)
이용건수 : 해당 시간대에 대여한 건수의 합
그룹명 없음, 대여소명 없음, 정비센터 등인 경우 테스트 및 정비 목적이므로 분석에 제외하여 활용
1. 데이터 확인
# 기본 패키지 불러오기 import math import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.style.use(“seaborn”) sns.set(font_scale = 1) sns.set_style(“whitegrid”) import plotly.express as px import chart_studio.plotly as py import cufflinks as cf cf.go_offline(connected=True) import plotly.graph_objects as go import plotly.offline as pyo pyo.init_notebook_mode() from plotly.subplots import make_subplots import missingno as msno import warnings # 경고 메세지 숨기기 warnings.filterwarnings(action=’ignore’) plt.rcParams[‘font.family’] = ‘S-Core Dream’ # 한글 폰트 가져오기 plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False # – 기호 깨짐 해결
# 데이터 불러오기 bike_1 = pd.read_csv(“data/공공자전거대여소정보(21.01.31기준).csv”, encoding = “cp949”) bike_2 = pd.read_csv(“data/공공자전거대여소별이용정보_2020.07_2021.01.csv”, encoding = “cp949”) bike_3 = pd.read_csv(“data/공공자전거이용정보(시간대별)_21.01.csv”, encoding = “cp949”) print(bike_1.shape) print(bike_2.shape) print(bike_3.shape) bike_1.head() #bike_2.head() #bike_3.head()
# 데이터 기본 정보 확인 #bike_1.info() #bike_2.info() bike_3.info()
bike_1 데이터의 대여소번호는 수치나 연속성을 나타내는 값이 아니기 때문에 전처리 시 object 타입으로 변경하도록 하겠습니다.
bike_3 데이터의 이용건수, 운동량, 탄소량, 이동거리, 사용시간 컬럼이 object 타입으로 되어 있어 전처리 시 수치형 타입으로 변경하도록 하겠습니다.
bike_1, bike_3 데이터에 날짜를 나타내는 컬럼이 object 타입으로 되어 있어 전처리 시 날짜 타입으로 변경하도록 하겠습니다.
# 수치형 데이터 통계 확인 #bike_1.describe() #bike_2.describe() bike_3.describe()
bike_3 데이터내 사용시간 컬럼에서 최대값이 1,753 시간이나 되는것으로 확인되어 데이터 값이 정확한지 확인할 필요가 있을 것 같습니다.
# 범주형 데이터 통계 확인 #bike_1.describe(include = np.object_) #bike_2.describe(include = np.object_) bike_3.describe(include = np.object_)
bike_3 데이터내 성별이 4가지 종류가 되는것으로 확인되어 데이터 값이 제대로 들어가 있는지 확인할 필요가 있을 것 같습니다.
# bike_1 데이터 결측치 확인 bike_1.isnull().sum()
# bike_1 데이터 결측치 시각화 msno.bar(bike_1)
# bike_2 데이터 결측치 확인 bike_2.isnull().sum()
# bike_3 데이터 결측치 확인 bike_3.isnull().sum()
# bike_3 데이터 결측치 시각화 msno.bar(bike_3)
2. 질문하기
– 이동거리 / 평균 사용시간이 높은 대여소는?
– 운동량과 이동거리의 상관관계?
– 따릉이를 가장 많이 이용하는 성별은?
– 따릉이를 가장 많이 이용하는 연령대는?
– 서울시 구별로 거치대 개수와 대여건수는?
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서울 공공자전거 따릉이 대여이력 시각화
따릉이 데이터는 서울 열린데이터 광장에서 받을 수 있다. 열린데이터광장에서 제공되는 데이터 중 여러가지 데이터 중 연습삼아 분석해보기 좋은 대상이라 ‘따릉이 데이터 분석’ 정도로 구글링해봐도 읽어볼만한 좋은 글들이 많이 나온다.
여기서는 첫 대여 이력이 있는 2015년 9월부터 현재 공개된 최신자료인 2021년 1월까지의 대여이력을 시각화했다.
데이터 준비
대여이력 데이터는 아래 링크에 있다.
대여소 위치의 경우 서울 열린데이터 광장의 다른 게시판에 있지만, 철거된 대여소의 경우 좌표가 나와있지 않다. 열린데이터광장 담당자도 현업부서로부터 데이터를 단순히 받아서 게시하는 것 같다. 그래서 현재 누락된 대여소들을 요청하고 기다리느니 그냥 여기저기 뒤적여서 모두 모았다.
아래의 github에 2021년 1월까지 대여 이력에 나타나 있는 모든 따릉이 대여소의 좌표를 찍어놓았다.
2019년 하반기까지는 데이터를 꾸준히 받아놓아서 개인적으로 보유한 데이터에서 누락된 데이터가 20여개, 그리고 최근의 데이터를 받아서 합치니 총 50여개 정도가 누락되어 있었다. 따릉이 홈페이지, 구글링, 개인블로그, 다음로드뷰, 네이버거리뷰 등으로 잘 찾아보면 과거 대여소들을 모두 찾을 수 있다.
설치한 뒤 이용건수가 10건도 안되는 시점에서도 철거된 대여소들이 종종 있다는 사실을 알게 되었다. 생각보다 폐쇄 요청 민원이 많은 것 같다.
무엇을 보여줄 것인가?
대여이력에는 이용자에 대한 속성이 붙어있지 않다. 대여반납시각과 대여반납장소만 있을 뿐이다. 일정 기간과 대여소나 주중, 주말 등으로 집계해보면 어떤 식으로 이용되는지 대략 파악할 수 있다. 2년쯤 전에 간단히 대여건수를 합산해본 적이 있다.
이번에는 너무 길지 않은 길이의 영상을 만들어보기로 했다. 3~4분 정도의 길이에 5년 5개월을 모두 담자니 구체적인 이용량을 보여주는건 무리겠다는 생각이 들었다.
그래서, 대여소가 만들어진 후 한달 간 그 대여소에서 대여하거나 반납한 이용건은 주황색으로 표시해봤다. 4분의 러닝타임 동안에 따릉이 대여소가 서울 전역으로 퍼져나가는 모습을 볼 수 있다. 영상이 4k 이므로 모니터가 크다면, 중간에 멈추고 관찰해보면 대략적인 이용패턴도 확인할 수는 있다. 다만, 그림은 그림일 뿐이라 구체적으로 비교하기는 어렵다.
cpp에서 OpenGL로 작업했다.
‘The First Journey’
따릉이 데이터상의 첫 이동은 2015년 9월 19일 새벽에 상수에서 망원으로 이동한 기록이다. (아래 그림은 영상에는 없다.)
2015년의 대여이력을 보면, 첫 번째 줄은 같은 장소의 대여반납이라 실제 이동인지 알 수 없어 생략했다. 사실 두번째와 세번째 줄은 이용시간이 너무 길어서 실제 사용자 대여인지, 혹은 테스트인지 알 수 없다. 어쨌든 데이터상으로 확실한 이동을 그릴 수 있는 2015년 9월 19일 새벽 1시 22분의 대여를 ‘따릉이의 첫 이동’으로 보았다. 말 그대로 The First Journey 인 셈이다. 그리고 같은 날, 날이 밝자 여의도와 홍대 인근에서 따릉이를 본격적으로 이용하기 시작했다.
5년 5개월을 둘러보자
2015년 9월에는 홍대와 여의도에 대여소가 설치된 듯 하고, 각각의 지역 안에서, 혹은 한강을 건너서 이용했던 것 같다. 따릉이를 타고 처음 한강을 건넌 궤적이 궁금해졌지만 그냥 찾지 않기로 했다.
영상 1초에 8일 정도가 지나가기 때문에, 실제 반납이 끝난 후에도 한동안 궤적을 남겨서 이용 자취를 알아볼 수 있도록 했다. 그냥 정직하게 반납 직후 그려지는 궤적을 화면에서 지워버리게 되면 화면이 번쩍번쩍해서 아무것도 알아볼 수 없고 눈만 아프게 된다.
2015년 10월에는 도심, 디지털미디어시티, 성수 부근에 새로운 대여소가 생겼다. 홍대와 여의도 첫 대여소들은 첫 대여가 이루어진지 한 달이 넘었으므로 푸른색으로 표시된다.
2016년 6월에는 도심부에 대여소가 추가로 설치된다.
2016년 7월에 공덕역과 마포구 곳곳에 신설되는데 공덕역 인근에서 여러 지역으로 네트워크 효과가 상당한 것 같다.
2016년 8월쯤 되면 양천구, 영등포구, 용산구, 성동구, 광진구, 동대문구 등에 대여소가 생긴다.
2016년 10월에는 은평구,
2017년 5월에는 강서구와 송파구, 강동구로 확장된다.
같은 달에 성북, 중랑, 노원, 그리고 강북, 도봉구 일부에도 개설되기 시작한 것 같다.
그 다음달에는 구로, 금천, 관악구
이어서 곧바로 동작, 서초, 강남구에도 따릉이 대여소가 생겼다. 이 때 쯤 25개 자치구에 빠짐 없이 대여소가 설치된 것 같다. 총 이용량은 532,406건이고, 아직 이용량이 많은 가을을 향해 달려가는 중이다.
2017년 9월까지 서울 곳곳에 계속 생겨난다. 9월에는 그 때까지의 최고치인 88만건을 찍었다.
겨울에는 아무래도 이용량이 줄어들 수 밖에 없다. 대여소 설치는 계속되고 있다.
몇 년동안은 봄과 가을에 집중적으로 설치된다. 2018년 4월도 예외는 아니었다.
2018년 9월 역시 그 때까지 중 최고치를 찍었다. 143만건.
잠실역 부근에는 원래 대여소가 있었는데, 추가로 설치한 듯하다. 평지라는 송파구의 특성상 잠실역이 주요 허브가 되어 주변으로 많이들 타고다니는 모습이 보인다.
2019년에는 대여소 추가는 크게 보이지 않는데, 이번에는 10월에 최고치를 찍었다. 234만건
이제 주요 근거리 집중 클러스터들이 보이기 시작한다.
홍대~디지털미디어시티, 종로따라, 성수~건대, 잠실송파, 신림역 부근, 여의도, 강서구 공항근처 등이 그렇고, 주요 간선도로나 테헤란로도 확실히 대여반납선들이 많이 겹쳐보인다. 다만, 이용궤적이 아니라 대여반납소를 직선에 가까운 선으로 이어 그렸기 때문에 한강이나 중랑천 등 하천을 따라 움직이는 이동량은 확인할 수가 없다.
2020년 3월, 코로나 터진 직후에도 따릉이 이용량은 크게 영향받지 않은 것 같다. 하긴 2020년 5월에 자전거 잘 팔린다는 기사도 본 것 같다. 동네에서도 80년대처럼 아이들이 자전거타고 많이 다니는 모습을 봤던 것 같다.
평창동 쪽에 새로 생긴 대여소의 OD를 보면… 여기는 주로 하드코어 유저들의 도전무대 같은 곳인가보다.
2020년 6월에도 신규 설치가 많은데, 기억이 맞다면, 뉴따릉이 대여소들이 들어서기 시작했던 것 같다. 기존 따릉이 대여소가 교체되기도 했던 것 같고. 그래서 서울 전역에 새로운 대여소들이 표시되는 것 같다.
그리하여 2020년 10월에는 286만건을 찍었다. 역시 역대 최다 이용량이다. 그 때 서울 곳곳 전광판에서 상영되었던 광고덕분인가…
2021년 7월 현재, 공개된 데이터는 2021년 1월까지다. 당시에도 전년도 1월보다 조금 더 많이 타서 80만명정도였다.
대략 살펴보기는 끝.
아래 영상에서 4분 동안 5년 5개월을 돌아볼 수 있다.
4k까지 지원한다. 음향도 좀 만들어 넣고 싶었지만 늘 개인 작업은 없는 시간 짜내서 가까스로 해낼 뿐이다.
거의 세 달 가까이 조금씩 끄적거리다가 어제 밤, 오늘 밤에 좀 시간을 내서 완성해봤다.
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