Allen's 데이터 맛집
[4] Tableau를 활용한 데이터 분석 대시보드 본문
코로나 데이터분석의 마지막 단계로, 지금까지 SQL로 다양한 EDA를 해 본 것을 Tableau라는 강력한 시각화 프로그램을 사용하여 시각화를 해 보았습니다.
각각의 분석 결과와, 한눈에 코로나 상황을 시각적으로 볼 수 있는 대시보드를 만들어 보았습니다.
분석결과 시각화
1.
전 세계의 총 감염자수, 총 사망자수, 사망률 분석 결과를 파악합니다.
2.
전 세계와의 추가 비교 분석을 위해 대한민국의 사망률 분석 결과를 파악합니다. 한국의 감염률은 매우 상위권을 기록했지만, 심각성을 파악하기 위해 추가로 사망률 분석 해보았습니다. 그 결과 전 세계 사망률의 1/9로 매우 낮은 사망률을 보여줌으로써. 이러한 여러 지표를 통해 한국의 코로나 상황이 심각하지 않음을 검증할 수 있었습니다.
3.
대륙별 총사망자 수를 막대그래프로 파악해 봅니다. 대륙별 코로나의 심각성을 파악하기 위해 분석. 특히, 유럽에서의 높은 사망자 수는 해당 지역이 여전히 매우 심각한 상황에 처해 있다는 것을 시사.
4.
국가별 감염 인구 비율을 맵으로 한눈에 파악해 봅니다. 색이 진할수록 감염률이 높습니다. 이를 통해 위의 2번 결과처럼 유럽 쪽 국가들의 색이 진한 것을 볼 수 있고, 해당 맵을 통해 간편하게 전 세계 국가의 감염률이 파악됩니다.
5.
2020.01.01 ~ 2023.11.16 기간 동안 시간에 흐름에 따른 대표적인 소수의 국가들의 감염률을 분석해 보고 예측해 봅니다.
해당 그래프를 통해 국가 간 감염률을 한눈에 파악이 가능합니다.
최종 대시보드
프로젝트 목표였던 현재의 코로나 상황을 파악하여 대시보드로 한눈에 파악해 보았습니다.
GITHUB : https://github.com/siilver94/Analyzing-COVID19-Data
GitHub - siilver94/Analyzing-COVID19-Data
Contribute to siilver94/Analyzing-COVID19-Data development by creating an account on GitHub.
github.com
