데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 소개합니다
- 기준금리 내렸다는데, 왜 내 대출금리는 그대로일까? 📌 3줄 요약1. 기준금리는 내 대출금리를 이루는 여러 조각 중 하나예요.2. 지난 세 번의 인하에서 새로 받는 주담대 금리는 한 번은 대체로 따라 내렸고, 두 번은 거의 따라 내리지 않았어요.3. 인하 뉴스를 봤다면 가산금리와 우대금리도 함께 확인해 보세요."한국은행, 기준금리 인하"뉴스는 분명 이렇게 나왔는데, 은행 앱 속 내 대출금리는 그대로예요.기준금리가 내리면 대출금리도 따라 내려가야 하는 거 아닐까요?지난 데이터로 직접 확인해 봤어요. 흔히 하는 말"기준금리가 내리면 대출금리도 내려간다." 정말 그런지 보기 전에, 내 대출금리가 어떻게 만들어지는지부터 짚어볼게요. ① 기준금리는 어떻게 정하나요?누가 — 한국은행 금융통화위원회예요. 총재를 포함해 7명이 정해요.언제 — 1년에 8번 회의를 열어.. 2026.10.04
- 도둑맞은 집중력 - 요한 하리 ※ 각 챕터별 의미있는 내용을 기록해두는 페이지 입니다.2장. 몰입의 손상몰입 상태가 되려면 단일한 목표를 택해야 하고, 그 목표가 반드시 자신에게 유의미해야하고 , 능력의 한계까지 스스로 밀어붙여야 한다. (P. 88)몰입 상태에 빠져들기 위해 알아야 할 내용 3가지 1. 가장 먼저 해야할 것은 명확하게 정의된 목표를 선택하는 것 - 몰입은 한 번에 하나만 할 때, 찾아온다. 2. 자신에게 의미있는 것을 하기 - 의미를 못 느끼는 일을 하려고 애쓰고 있다면 집중력은 자꾸 미끄러지고 빠져나갈 것이다. 3. 능력의 한계에 가깝지만 능력을 벗어나지는 않는 일을 하기 일상 속에서 우리 다수는 그저 쓰러짐으로써 산만함에서 벗어나려 한다. 텔레비전 앞에 드러누움으로써 하루치의 과부에서 벗어나려고 하는 것이다.. 2024.08.15
- [R] 시계열 랭킹 차트 효율적으로 표현하기(2) 서울 내 어느 동네의 아파트 가격이 가장 비쌀까? 이번에는 시계열 랭킹 차트를 표현해보고자 한다. 2022년도 데이터를 기준으로 가장 비싼 동네가 어디인지 그래프로 그려보자. 첫 번째는, 지난번과 동일하게 필요한 데이터를 불러온 후, 시군구/년도별 평균 거래 금액을 계산한다. 평균 거래 금액 기준으로 내림차순 하여, 랭킹 변수를 추가한다. library(readr) seoul_price % data.table() seoul_price[,gubun:=ifelse(substr(deal_ymd,5,6) %in% c('01','02','03','04','05','06'),'상반기','하반기')] max_price_tb 2016] %>% ggplot(aes(paste0(년,' ', gubun),reorder(pa.. 2023.06.24
- [R] 랭킹 차트 효율적으로 표현하기(1) 서울 내 가장 비싼 가격에 거래된 아파트는 어디일까? 2022년도 데이터를 기준으로 가장 비싼 아파트가 어디인지 표현해보고자 한다. 우선 필요한 데이터를 불러온 후, 시군구/아파트별 평균 거래 금액을 계산한다. 평균 거래 금액 기준으로 내림차순 하여, 랭킹 변수를 추가한다. library(readr) seoul_price % data.table() max_price_tb 2023.06.18
- [Python] 서울 열린데이터 광장에서 API 사용하여 데이터 수집하기 1. 들어가며 데이터 분석/시각화의 시작은 분석에 필요한 데이터를 수집하는 것이다. 공공데이터포털이나 서울 열린데이터 광장에서는 다양한 분야의 공공 데이터를 무료로 제공하고 있다. 데이터를 분석해 보고 싶지만 분야가 너무 다양하여 어떤 데이터를 분석해야 할지 고민이 된다면 서울 열린데이터 광장에서 제공하는 "인기 그룹 데이터"로 시작해 보는 것을 추천한다. 가장 활용이 높은 데이터를 20종의 그룹으로 구분하여 제공하고 있으며, 코로나19, 골목상권분석정보, 기상관측정보, 물가정보, 부동산 등 생활과 밀접한 유용한 정보들을 제공하고 있다. 그중 첫 번째로는 "부동산" 관련 정보를 가지고 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 소개해 보고자 한다. 2. 데이터 수집하기 분석에 필요한 데이터를 찾았다면 그다음 단.. 2023.06.06