데이터사이언스 _ 데이터분석 문제발굴(개인적, 문헌정보학과)

소개글

대학생 데이터사이언스 개론 과제입니다.
- 사회과학적 문제 발굴, 개인적 문제 발굴(문헌정보학과생)

데이터 분석할 문제 발굴, 선정 이유 및 문제해결 위한 데이터 수집 방법에 대한 내용입니다.
(문제, 선정 이유, 수집 방법을 정리하여 작성함)

목차

1. 서론

2. 본론
가. 사회과학적 측면
1) 비정규직 고용 동향
나. 전공적 측면
1) 대학도서관 전자서비스 이용
2) 대학도서관의 이용률 감소와 이용자 교육 간의 상관관계 분석
다. 개인적 측면
1) 스마트폰 사용 시간 개선
2) 건강 문제 (손목 및 손가락 통증)
3) 효율적인 결제 방법 결정

3. 결론 및 느낀점

본문내용

1. 서론

지금은 ‘정보사회’로 데이터 활용능력이 경쟁력이 되는 시대이다. 데이터 과학은 삶과 업무에서 문제를 해결하는 데 도움을 준다. 데이터를 수집하고 분석하는 능력은 특정한 직군이나 사람에게만 필요한 것이 아니라, 모두에게 필요하고 누구나 할 수 있는 영역이다.
데이터 분석 단계는 문제 정의, 문제에 필요한 데이터 수집, 데이터 전처리, 분석기법 적용, 결과를 토대로 해결책 도출, 의사소통하여 설득하는 과정을 거친다. 이러한 데이터 문제해결 프로세스 중 가장 중요한 것은 문제 정의다. 문제를 정확하게 이해해야 데이터 분석 방법을 결정할 수 있기 때문이다. 또한, 문제를 명확하게 정의하면 의사결정 및 오해의 소지 최소화에 도움을 준다.
이에 따라 본 보고서는 데이터 분석 문제를 발굴하는 것을 목적으로 하고 있다. 사회과학적 측면, 전공적 측면(문헌정보학과), 개인적 측면에서 데이터를 활용하여 분석하고 싶은 문제들을 발굴하고, 선정 이유와 문제해결을 위한 데이터 수집 방법을 제시할 것이다.

2. 본론

2.1. 사회과학적 측면

2.1.1. 비정규직 고용 동향
① 문제 : 우리나라의 비정규직 규모 추이 확인 및 연령계층별 비정규직 분포 비교
② 선정 이유 : 최근 취업 준비를 위해 일자리 공고를 찾아보고 있다. 그런데 비정규직 공고가 자주 보이고, 계약직을 전전한다는 이야기를 들으면서 비정규직 문제의 심각성을 느꼈다. 청년 계층의 실업난이 계속된다는 뉴스도 접했다. 최근에 비정규직이 증가하고 있는 것은 청년 계층에만 심각한 문제인지, 아니면 전 연령층의 문제인지 궁금해졌다. 전체적으로 우리나라의 비정규직 전체 추이를 알아보고, 특히 연령계층별로 차이가 있는지 비교하는 것이 목적이다.
③ 수집 방법 : e-나라지표 사이트에서 ‘경제, 사회’, ‘고용과 노동’ 부분에서 ‘고용형태’로 들어가서 ‘비정규직 규모 추이’ 데이터를 다운로드 한다. 이를 통해 우리나라 비정규직 규모 전체적 추이를 확인할 수 있다.

참고 자료

없음