태블로 스터디 2회차에서 공간데이터 시각화 방법에 대해 알아보고
직접 공간 데이터를 활용해서 대시보드를 제작하는 실습을 진행했다.
스터디 했던 것을 정리해보고 내가 좀 더 다듬어 보고자 했다.
공간데이터
유형
- 벡터 데이터
- 점: 가장 베이직한 형태로 위도, 경도 등으로 표현. 태블로에서 makepoint를 사용해서 벡터로 표현함
- 선: 두 개 이상의 점을 연결하여 형성한 선분. 태블로에서 makeline을 사용
- 면: 선을 둘러싸인 영역 polygon
- 래스터 데이터
- 공간 정보를 그리드 형태로 표현, 픽셀단위로 저장
- 각 픽셀 단위의 값: 해당 지점의 속성, 값, 색상을 나타냄
- 공존 해상도: 그리드의 크기에 따라 래스터 데이터의 공간 해상도가 결정
- 비교
- 벡터데이터는 분리된 정보를 표현하는데 유리한 반면, 래스터 데이터는 연속적인 정보 표현에 적합
- 래스터 데이터는 픽셀 단위로 저장을 해서 공간 효율성이 비교적 낮고 특히 고해상도 데이터는 용량이 더욱 커짐
- 벡터와 래스터는 서로 공존이 가능하고 도구를 활용해 서로 변환이 가능.
공간데이터를 다룰 때 주의해야 할 점
- 좌표계 확인 필요. 태블로에서 기본적으로 WGS84 방식으로 좌표를 표현함
- WGS84: 일반적으로 선택된 점을 경도, 위도로 표현하는 방식
- python에서는 to_crs(epsg=4326)으로 WGS84로 변환
- 좌표계 데이터 타입을 Geometry로 변환해야함
- 공간 포인트 마다 이분산성 ,독립성, 상관성이 있어서 공간 통계기법을 사용해야하는 경우도 있음
- shp 파일을 불러올 때 .dbf, .prj, .shx 파일이 같은 폴더에 있어야 파일을 불러올 수 있음
- 국내 지리정보 파일을 다룰 때는 행정도/법정동 코드 확인해야 함
- 동일한 시군구 명칭을 정확히 구분하기 어렵기 때문에 태블로에서 위계질서를 구성해서 해결해야 함
공간데이터 파일 유형
- Shapefile
- GeoJson
- GeoTIFF
- KML/KMZ
- PostGIS
Buffer 함수
- BUFFER(MAKEPOINT([위도], [경도]), n, ‘m’)
- MAKEPOINT([위도], [경도])를 사용해서 꼭 geometry 데이터 타입으로 변경해야 함
- 파라미터와 계산된 필더를 만들어서 함수에서 사용 해야 함
공간 데이터 시각화
활용할 데이터
- 상권 데이터 활용
- 수도권은 분석한 시각화 자료 多 → 대전 카페 시각화
제작할 시트
- 구별 현황, 법정동현황, 법정동별 바 차트(내림차순), 버퍼활용한 반경 표시, 카페 목록
시트 제작
- 구별 현황
- Hierachy 생성: 시도-시군구별 순으로 생성
- 법정동현황
- 위도, 경도 좌표계 확인 필요
- 파라미터와 계산된 필드를 생성해서 시각화
- 법정동별 바 차트(내림차순)
- 버퍼활용한 반경 표시
- 주요 카페별 범주를 나누는 계산된 필드(F.주요카페_범주)를 생성 및 파라미터 생성
- BUFFER(공간 포인트, 거리, “단위") 함수를 활용. 공간 포인트는 주로 MAKEPOINT(위도, 경도)로 설정
- BUFFER( MAKEPOINT([위도], [경도]) , 300, “단위") 로 반경을 300로 설정
- 카페 목록
- 필터는 계산된 필더를 활용
- Rows에 시군구명, 법정동명, 상호명, 주요 카페별 범주를 나누는 계산된 필드(F.주요카페_범주)
대시보드 액션 적용
- 구 선택에 따른 액션
- 구별현황에서 특정 구를 선택하면, 법정동별 바 차트와 주요 카페 위치 및 반경, 카페 목록 시트에 필터링 적용
- 주요 카페 범주 선택에 따른 액션
- 주요 카페 위치 및 반경에서 특정 주요 카페 범주를 선택하면, 카페 목록에 필터링 적용
완성 대시보드 ❗
참고자료
https://brunch.co.kr/@cheonmyung/31
https://www.biviz.ai/blog/read/?id=100
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