판다의 삶

전국 학교 급식 메뉴 데이터 급식 메뉴 빈도 순 시각화 ( ex. 가장 많이 나온 급식 메뉴는? ) 특이한 메뉴 추출 급식 메뉴의 지역성 또는 계절성 연관 관계 파악 잔반 데이터 추가하여 급식 메뉴와 잔반량의 연관 관계 파악 영화 데이터 영화 배경 시기 중심으로 영화 나열 영화 장르와 영화 포스터 색깔 연관 관계 파악 주류 판매 데이터 요일 별 주류 판매량 추이 시각화 도서 데이터 자기 계발 관련 도서명 워드 클라우드 시각화 음원 데이터 년도별 가사 워드 클라우드 시각화 모든 음원 가사 워드 클라우드 시각화 ( ex. 가장 진부한 가사는? ) 인구 데이터 지도를 인구수에 비례하도록 시각화

코로나19 확진자는 어느 국가를 중심으로 어떻게 늘었을까? 코로나19 확진자 수를 세계 지도에 날짜별 국가별로 나타내어 확진자가 어느 국가를 중심으로 어떻게 늘어났는지 시각화해보았습니다. 확진자 수 데이터는 kaggle.com에서 다운받아 전처리하여 사용하였습니다 TopoJSON에는 국가명이 아닌 국가 코드만 존재하였고, 국가별 확진자 수 데이터에는 국가 코드가 아닌 국가명만 존재하였습니다. 그래서 국가별 코드 및 국가명 데이터를 별도로 구하여 TopoJSON에 추가하였습니다. 하지만 TopoJSON에 추가한 국가명이 국가별 확진자 수 데이터의 국가명과 정확하게 일치하지 않는 경우가 많아 데이터 전처리 단계에서 상당한 어려움을 겪었습니다. index.html World COVID-19 Confirmed ..

날짜별 가장 많은 코로나19 확진자가 발생한 국가나 지역은 어디일까? 코로나19 확진자 수가 많은 상위 10개 국가 또는 지역을 날짜별로 실시간 업데이트해보았습니다. 확진자 수 데이터는 kaggle.com에서 다운받아 전처리하여 사용하였습니다. index.html Which countries or regions have the most COVID-19 confirmed cases? Top 10 Countries or Regions by daily accumulated COVID-19 confirmed cases (data from kaggle.com) * 전체 데이터 및 코드 : 참고자료: bl.ocks.org/charlesdguthrie/11356441

D3.js와 TopoJSON을 활용하여 세계 지도 데이터를 시각화할 수 있다. index.html