1단계_전기차 충전을 위한 인프라 분석_상세 계획 수립

'전차기 충전을 위한 충전기 설치수 예측' 

 

(참여이유)

데이터를 다루고 싶은 데, 계속 페이크 데이터로만 분석하다보니, 실제 데이터로 의미있는 인사이트를 도출해내고 싶은 마음이 굴뚝같았다. 

그러던 중, 우연히 데이터 분석 대회가 있다는 것을 알 게 되었고 주제도 본인이 설정할 수 있어서 관심가는 주제로 결정. 

 

자격심사가 한달넘게 걸린 것 같다. 그에 반해 발표 준비기간은 1주일. 시간이 얼마 없었다!

 

(어떤 부분을 과제로 삼았나?)

여러 카테고리에서 나는 '에너지 부분> 전기차' 와 관련된 것으로 가닥을 잡았고, 최종적으로 '전기차 대중화로 인한 충전기 수량 예측'이라는 주제로 발표 자료를 만들었다. 

(어떤 과정로 진행했나?)

아래처럼 단계별로 진행 : 페이지 정의 -> 데이터 리서치 -> 데이터 전처리 -> 데이터 분석/콘텐츠 -> PPT 디자인 

my노션

 

(근데 왜 전기차를 주제로 삼았나 ?)

앞으로의 시대에 가장 큰 변화가 있을 분야가 바로 모빌리티라고 생각했다. 유럽에서는 2030년부터 내연기관 대신 모두 전기차가 사용 될 예정이기도 하고 더불어 이는 환경을 위한 움직임으로 이어지고 있기때문에 거스를 수 없는 주제라고 생각했다. 그 시작으로 한국도 그렇게 될 가능성이 높으니까. 

또한 운전을 하는 사람이라면 관심있게 보아주지 않을까 해서 선택했다.

 

다음, 아래 슬라이드별 주제와 콘텐츠, 필요한 데이터셋, 분석 기법 등을 정리했다. 

슬라이드1	인트로	공모명
		지원자명, 자기소개
슬라이드2	소개	데이터 분석과 전기차 관심을 갖게 된 계기
	상세	친환경차 대중화를 위한 인프라 환경 구축의 의미 설명
슬라이드3	계획배경	충전소와 수리점의 현재와 미래
		위치 요구 사항, 유지 관리 인력 요구 사항, 교통 패턴, 인구 통계, 차량 판매 데이터, 에너지 인프라 및 환경 요인
	개요	요약
슬라이드4	분석 목표	분석의 주요 목표를 요약
	분석 주제	전기자동차 대중화를 위한 충전소 접근성 및 정비인력 예측의 중요성
슬라이드5	분석방법	분석 과정 소개
	조사자료	카드사 금융자료, 교통정보(도로정보 및 교통량), 대구시 전기차충전소 충전이력, 시군별 등록차량수, 고용인원 등
	분석 기법	공간분석, 회귀분석, 시각화기법 등 적용할 빅데이터 통계
	시각화 기법	Matplotlib, Seaborn, Plotly 또는 D3.js와 같이 사용할 시각화 도구 및 라이브러리활용
		막대 차트, 선 그래프, 산점도 및 히스토그램로 시각화 구현
슬라이드6	분석결과 활용 및 시사점1	분석 결과가 어떻게 활용되고 누구에게 적용되는지 설명
슬라이드7	분석결과 활용 및 시사점2	최적의 충전소 배치를 위한 입지 분석, 향후 전기·수소차 도입을 위한 수요 예측, 정비인력 소요 예측 등 분석·예측 기대효과 논의
슬라이드8	기대 효과	전기자동차 보유지표 발굴, 시설개발 및 유지관리인력 양성을 위한 예산정보 평가, 지자체 전기자동차 관련 정책수립 지원 등 분석의 파급효과 강조
	영향력	해당 지역에서 운영되는 대기업, 중소기업(SME) 및 신생 기업에 대한 잠재적 영향을 언급하십시오
슬라이드9	결론	분석 결과 요약
	향후	전기 자동차 인프라 분야의 미래
슬라이드10	마무리

 

(필요한 데이터는 어디에서 주로 사용했나 ?)

빅데이터 센터, 한국전력공사, 환경부 등등에서 데이터를 찾았다.

my노션

이 밖에도 정리해둔 데이터 리스트가 추가로 있는 데, 솔직히... 데이터 찾는 데 시간이 꽤 많이 걸렸다. 

 

처음부터 협소한 주제를 잡고 진행을 했어야 했는 데, 무리하게 욕심을 내다보니 분석주제의 범위를 크게 잡고 데이터를 찾으니까 찾아내는 족족 다 필요 해 보였고, 다 중요 해 보였다. 꼬리를 물고 타고타고 찾다보니 .....으윽

 

어떻게 보면 시간 분배를 잘 못한 걸지도.