Allen's 데이터 맛집

프로젝트에 사용된 주요 기술 스택1. C#: 프로젝트의 중심 언어C#은 프로젝트 전반에서 핵심적인 역할을 했습니다.이 언어는 강력한 객체 지향 프로그래밍 기능과 .NET 프레임워크의 지원 덕분에 하드웨어와 소프트웨어 간의 통신을 구현하기에 적합했습니다.역할:TCP/IP 통신 프로토콜을 활용해 설비 간 데이터 교환 로직 작성.데이터 수집과 처리, 그리고 데이터베이스 연동 기능 구현.사용자 인터페이스와 데이터 시각화를 위한 윈도우 애플리케이션 제작.C# 선택 이유:안정성: 산업 현장에서 사용되는 다양한 장치와의 통신을 안정적으로 지원.생산성: .NET의 라이브러리와 도구들이 개발 속도를 높임.유연성: 하드웨어 연동, 네트워크 통신, 데이터베이스 연결 등 다양한 기능 지원.2. Mitsubishi PLC 및 ..

미세먼지 분석 프로젝트의 마지막 포스팅으로서 분석 결과와 저의 리뷰를 포스팅하겠습니다 1. 2016년도 미세먼지 동향: [3, 4월에 미세먼지 농도가 높았으며, 특히 4월이 가장 높았다.] 4월에 높은 미세먼지 농도는 봄철에 대기 중 미세먼지 발생이 증가하는 경향이 있을 것으로 예측됩니다. 이는 온난화로 인한 온도 상승이나 특정 기상 조건과 관련이 있을 수 있습니다. 2. 2016~2018 월별 미세농도 추이: [2016년의 미세농도가 2017년, 2018년에 비해 높았음을 확인. 전반적으로 2018년이 다른 연도에 비해 미세먼지 농도가 낮았다.] 2018년에 미세먼지 농도가 감소한 이유로는 환경 정책이나 대기 오염 관리의 효과가 있을 수 있습니다. 정부나 지자체에서 시행한 대기환경 관리 정책, 산업 구..

이번 포스팅에선 미세먼지 데이터로 전처리와 분석을 끝냈으니 마지막 단계인 시각화를 통해 알아보겠습니다 미세먼지 데이터를 시각화하기 위해서 데이터를 불러오기부터 분석을 위한 간단한 전처리를 해주겠습니다. 연/월별 미세먼지 농도의 평균을 data의 새로운 데이터프레임으로 저장합니다. 2016년도에는 3,4월에 미세먼지 농도가 높았고 특히 4월달의 미세먼지 농도가 높았음을 확인할 수 있습니다. 이번에는 2016년에서 2018년까지 월별 미세농도 추이 그래프를 그려보았습니다. 확실히 2016년도의 미세농도가 다른 연도에 비해서 높음을 확인할 수 있고 전반적으로 2018년도가 떨어짐을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 연도별 월별 미세먼지 농도의 차이를 한눈에 파악할 수 있습니다. 2016년~2018년의 월별 미세..

이번 포스팅에서는 이전에 전처리한 데이터를 가지고 본격적인 분석을 해보도록 하겠습니다. 데이터의 소수점 2 자릿수까지만 출력 설정 후 데이터를 년/월에 맞춰 mean, min, max 값의 미세먼지 데이터를 출력하여 확인합니다. 분석목표에서 말했듯 강남구의 데이터로 분석을 시행하겠습니다. 강남구의 년/월별 미세머지 농도의 평균을 조회하여 temp로 저장합니다. 년/월로 그룹화 하여 미세먼지의 평균 데이터를 조회하여 확인해 봅니다. 2016년부터 2020년까지 미세먼지 농도가 가장 높은 월을 출력합니다. 2019년 데이터 중 1~7월이 없기 때문에 12월이 나옵니다. 연별/월별 미세먼지 평균을 구해서 temp로 저장합니다. 미세먼지 2020 칼럼을 추가합니다. '차이'라는 컬럼을 추가하여 미세먼지의 평균값..