진강이의 성장일지

유형별 통계량각 유형별 군집의 특성을 알아보기 위해, 성별, 학력수준, 가구구성형태, 가구주 여부, 지역, 수도권 여부, 월평균소득, 가구 거주형태, 직업유무의 분포를 살펴봤다.‘디지털 약자’ 유형은 여성, 저학력, 1인 가구, 가구주, 동 거주, 비수도권, 저소득, 아파트 외 거주, 직업 없음의 비율이 높았다.디지털 약자 유형은 저학력에 1인 가구, 수도권 밖 그리고 읍/면 비율이 다른 유형에 비해 상대적으로 높다. 이는 디지털 기기를 접하기 힘든 고립된 환경이라고 유추할 수 있다. 따라서 이들 유형은 디지털 기기 ‘역량’이나 ‘활용’보다도 ‘접근’ 제고에 힘을 써야 한다.‘디지털 프랜드’ 유형은 남성, 학력, 다가구, 가구주, 동 거주, 비수도권, 고소득, 아파트 거주, 직업 음의 비율이 높았다.‘일..

분석내용 (투입데이터)투입 데이터 과학기술정보통신부･한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 매년 시행하고 있는 디지털정보격차실태조사(2022) 통계 원자료(raw data)를 활용했다.(설문지 데이터) 디지털정보화 지수본 프로젝트에서는 과학기술정보통신부･한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 설정한 디지털정보격차지수를 참고하여 디지털정보화 접근 수준, 디지털정보화 역량 수준, 디지털정보화 활용 수준 을 산출하였으며 이 값을 이용하여 k-means 군집분석을 실시하였다.출처 : 한국지능정보솨회진흥원(NIA) 디지털정보격차실태조사 2022일반 국민의 디지털정보화수준을 100으로 할 때 일반 국민 대비 노년층의 디지털정보화 수준은 최소 0%이며 최대 100% 이상의 값이 된다. 즉 100%이면 노년층의 디지털정보화 정도..

01. Pandas의 설치 및 활용 판다스는 파이썬에서 가장 널리 사용되는 데이터 분석 라이브러리로 데이터 프레임이라는 자료구조를 사용한다. 데이터 프레임은 엑셀의 스프레드시트와 유사한 형태이며 파이썬으로 데이터를 쉽게 처리할 수 있도록 한다. import pandas as pd names = ['yelim', 'gyuwon','haeun','soyeon','yeeun'] births = [968, 155, 77, 578, 973] custom = [1, 5, 25, 13, 23232] babydataset = list(zip(names, births)) df = pd.DataFrame(data=babydataset, columns=['names', 'births']) df.head() # head() ..

아나콘다를 설치하고 주피터 노트북을 실행하려고 하면 다음과 같은 화면이 뜨면서 실행이 되지 않았다. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lyl89\anaconda3\Lib\site-packages\notebook\traittypes.py", line 235, in _resolve_classes klass = self._resolve_string(klass) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\lyl89\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\traitlets\traitlets.py", line 2018, in _resolve_string return import_it..