개요
농산물(배추·무·고추) 가격 변동의 원인을 세 가지 가설로 분석하고, 결과를 HTML 페이지로 시각화해 Netlify에 배포한 데이터 분석 프로젝트입니다. 3인 팀 프로젝트로 10일간 진행했습니다.
기획 배경
농산물 가격은 소비자 물가와 직결되지만, 일반인이 가격 변동 원인을 직관적으로 파악하기 어렵습니다. 기후 변화, 유통 구조, 소비문화 변화라는 세 가지 측면이 가격에 미치는 영향을 데이터로 검증하고 시각화하는 것을 목표로 했습니다.
분석 구조
| # | 가설 | 분석 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 기후 변화 → 생산량 | 주요 산지 기온·강수량 vs 연도별 생산량 상관관계 |
| 2 | 도소매 유통 마진 | 경매 출하가·도매가·소매가 월별 비교 및 선형회귀 |
| 3 | 소비문화 변화 | 가구원 감소 → 외식·가공식품 소비 증가 추세 |
담당 역할
- 소비문화 분석 — 공공데이터를 MySQL DB에 저장 후 pymysql·SQLAlchemy로 쿼리, pandas로 정제, matplotlib으로 시각화
- 웹 페이지 제작 — HTML/CSS/JavaScript로 분석 결과 시각화 페이지 구현
- Netlify 배포 — GitHub 연동으로 배포, 누구나 접근 가능하도록 공개
- 데이터 수집 일부 — 분업으로 공공데이터 일부 수집 담당
개발 일정
| 일자 | 작업 |
|---|---|
| 9/25 | 주제 선정 및 기획서 작성 |
| 9/26~9/27 | 데이터 수집 |
| 9/26~10/1 | 데이터 전처리 |
| 9/28~10/1 | 데이터 분석 |
| 10/1~10/4 | HTML 제작 및 시각화 |
| 10/2~10/4 | 배포, 오류 수정, 시연 준비 |
배운 점
기술적으로는 Python(pandas·matplotlib)을 활용한 데이터 전처리·시각화, MySQL DB 연동(pymysql·SQLAlchemy), HTML/CSS로 분석 결과를 웹으로 표현하는 방법, Netlify 배포까지 전체 흐름을 처음 경험했습니다.
팀 운영 측면에서는 상황에 따라 역할을 유연하게 재조정하며 기한 내 결과물을 완성하는 과정에서 협업과 책임감에 대해 생각하게 됐습니다.