230524 수 TIL - 지오코딩
Project 카테고리의 지도 API를 활용하는 부분 참고.
주소 → 위경도
위경도 → 주소
지번주소 → 도로명주소
등 지오코딩, 역지오코딩의 개념을 알게 되고, 익히게 되었다.
230525 목 TIL - 지도 시각화 시, 가설 검정에 대한 고민. 지리적 데이터의 EDA 방법에 대한 고민
쓰레기통의 위치를 분석하려고 하다 보니, 데이터분석적으로 위치의 설득력을 어떻게 가져갈 것인지 고민이 되었다. 예를 들어, 쓰레기통과 흡연구역의 위치를 지도 시각화를 하였다. 흡연구역과 쓰레기통의 위치는 일치하는 경향을 보인다. 이것을 시각적으로만 보고 판단했을 때, 정확할까? 설득력이 있을까?가 고민이 많이 된다.
시각화는 스타벅스 매장 시각화를 참고하였고, 해당 글에서도 가설검정을 위해 정량적 방법이 필요하다는 부분에서 공감이 많이 되었다. [MINI] #2. 서울시의 어느 지역에 스타벅스 매장이 주로 많이 입점해있을까?
그래서, 검색해보았을 때, 공간 데이터일 경우 EDA는 공간 자기상관 분석 방법을 사용하기도 한다는 글을 발견하였다. (ESDA: 공간 자기상관(Spatial Autocorrelation) 분석 소개) 트라이 해보아도 좋은 방법같다.
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