[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] 26일차 SQL 프로젝트 정합성 분석

오늘부터 sql프로젝트를 시작했다.

따릉이 데이터를 가지고 분석하고자 한다. 

 

 

 

DDA 데이터 분석이란 로우데이터를 이해 및 파악
어떤 결과를 만들어낼 지 데이터를 여러 측면으로 쪼개고, 출력
인사이트를 얻어내는 것

우선 데이터 정합성 분석을 한다.

count - 데이터 양 측정

length - 데이터 형태 측정

distinct - 데이터 중복 측정

 

테이블에는 공공자전거 대여소 정보, 공공자전거 고장 신고 내역, 서울시 공공자전거 이용내역, 자전거 대여내역이 있다.

 

• 공공자전거 대여소 정보

대여소번호	대여소명	소재지(자치구)	소재지(상세주소)	소재지(위도)	소재지(경도)	설치시기	설치형태 (LCD 거치 개수)	설치형태 (QR 거치 개수)	운영방식
stop_id	stop_name	district	district_detail	latitude	longtitude	created_at	created_lcd_cnt	created_qr_cnt	qr_lcd

데이터 개수 : 2,749개

운영방식에 따른 데이터 개수

QR : 1,581개

LCD : 1,168개

 

• 공공자전거 고장 신고 내역

자전거번호	등록일시	구분
bike_id	created_at	trouble_type

데이터 개수 : 83,734개

고장 부품에 따른 데이터 개수

기타 : 26,112개

체인 : 16,017개

안장 : 15,919개

타이어 : 14,173개

페달 : 7,417개

단말기 : 4,096개

 

• 서울시 공공자전거 이용내역

대여일자 대여소번호 대여소 대여구분코드 성별

rental_date	stop_id	stop_name	rental_type	gender
이용건수	운동량	탄소량	이동거리(M)	이용시간(분)
using_count	e-quantity	c_quantity	using_distance	using_minute

2023.06.01~2023.06.30 공공자전거 이용내역

데이터 개수 : 2,258,453개

대여구분코드에 따른 데이터 개수

정기권 개수 : 1,757,036개

비정기권 개수 : 501,417개

 

• 자전거 대여내역

자전거번호 대여일시 대여 대여소번호 대여 대여소명 대여거치대

bike_id	rental_datetime	stop_id	stop_name	rest_name
반납일시	반납대여소번호	반납대여소명	반납거치대	이용시간(분)
return_date	stop_return_id	stop_return_name	stop_return_rest	using_min
이용거리(M)	생년	성별	이용자종류	대여대여소ID	반납대여소ID
using_distance	birth_year	gender	user_type	stop_id2	return_stop_id2

2023.06.01~2023.06.14 자전거 대여내역

데이터 개수 : 2,500,000개

성별에 따른 데이터 개수

알 수 없음 : 765,083개

남자 : 1,051,250개

여자 : 683,667개

생년 정보 없는 데이터 개수 : 192,519개

대여대여소ID 정보 없는 데이터 개수: 9,888개

반납대여소ID 정보 없는 데이터 개수: 9,888개

 

배운점

바로 그냥 데이터 전처리 하고 분석 시작하는 줄 알았는데 이렇게 쭉 확인하는 작업을 한다는 것을 알았다.