R 데이터 분석 보고서

20142515 전명근

제가 이 주제로 데이터를 분석하게 된 이유는 잠깐이지만 키즈카페에서 일해본 경험이 있기도 하고 가끔 뉴스를 보면 유치원이나 어린이집 경쟁률이 심해 집 근처에 있는 곳을 다니지 못한다는 뉴스를 보아서 이 주제를 골랐습니다. 데이터는 data.go.kr에서 수집했습니다. 파일 이름은 경기도_수원시_어린이집_20180731입니다. 즉 18년도 7월 31일까지의 수원에 있는 어린이집 데이터입니다.

일단 전처리에 앞서 필요 없는 변수를 제거하였습니다.

•시도명, 시군구명, 데이터기준일자는 모든 데이터 값이 경기도, 수원시, 2018-07-31이므로 제거

•팩스번호와 보육실수는 모든 데이터가 결측치여서 제거

•홈페이지주소와 전화번호는 제가 분석하는데 있어 필요가 없다 생각되어

제거

•놀이터 수는 결측치가 있었는데 놀이터가 없는 어린이집도 있기에 결측치를모두 0으로 치환

•모든 변수를 분석하기 쉽게 영어로 치환

최종 데이터입니다.

전처리 과정

kinder %>% filter(kind=="직장")  =  어린이집 유형이 직장인행 추출

kinder %>% filter(kind=="사회복지법인") = 어린이집 유형이 사회복지법인인행추출

kinder %>% filter(kind=="법인단체")  =  어린이집 유형이 법인단체인행추출

kinder %>% filter(kind=="국공립") =  어린이집 유형이 국공립인행추출

kinder %>% filter(kind=="민간") =  어린이집 유형이 민간인행 추출

kinder %>% filter(kind=="가정") =  어린이집 유형이 가정인행추출

kinder %>% filter(address=="장안구") = 주소가 장안구인행 추출

kinder %>% filter(address=="팔달구") = 주소가 팔달구인행 추출

kinder %>% filter(address=="권선구") = 주소가 권선구인행 추출

kinder %>% filter(address=="영통구") = 주소가 영통구인행 추출

mingan<- kinder %>% filter(kind=="민간") = 유형이 민간인행을 추출 후 mingan에 할당

gikgang<- kinder %>%  filter(kind=="직장") = 유형이 직장인행을 추출 후 gikgang에 할당

gajung<- kinder %>% filter(kind=="가정") = 유형이 가정인행을추출 후 gajung에 할당

society <- kinder %>% filter(kind=="사회복지법인") = 유형이 사회복지법인행을 추출 후 society에 할당

guk<- kinder %>% filter(kind=="국공립") = 유형이 국공립인행을추출 후 guk에 할당

bukin<- kinder %>% filter(kind=="법인단체") = 유형이 법인단체인행을추출 후 bukin에 할당

mean(mingan$kids) = 민간유형에 다니는 아이들의 평균

mean(gikgang$kids) = 직장유형에 다니는 아이들의 평균

mean(gajung$kids) = 가정유형에 다니는 아이들의 평균

mean(society$kids) = 사회복지법인유형에 다니는 아이들의 평균

mean(guk$kids) = 국공립유형에 다니는 아이들의 평균

mean(bukin$kids) = 법인단체유형에 다니는 아이들의 평균

mean(jangan$kids) = 장안구에 있는 유치원에 다니는 아이들의 평균

mean(paldal$kids) = = 팔달구에 있는 유치원에 다니는 아이들의 평균

mean(kwonsun$kids) = 권선구에 있는 유치원에 다니는 아이들의 평균

mean(youngtong$kids) = 영통구에 있는 유치원에 다니는 아이들의 평균

데이터 처리 과정과 분석

어린이집 유형 별 숫자

Qplot(kinder$kind)

가정 유형이 제일 많고 그 다음 민간 그리고 나머지는

거기서 거기입니다.

지역별 어린이집 평균 학생수

권선구가 제일 많고 영통구가 제일 적다 하지만 4구 모두 평균 학생 수가 30명을 넘는다

지역별 어린이집 평균 선생님 수

4구 모두 평균적으로 7명 전후이다.

선생님수와학생 수의 관계

ggplot(data=kinder, aes(x=kids, y=teachers)) + geom_line()

평균적으로 학생의 수가 늘어나면 선생님의 수도 늘어난다는 것을 알 수 있다.

이상입니다.