비정형 빅데이터 분석 도구

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다양한 형태의 비정형 데이터 분석을 위한 분석도구와 사례를 제공합니다.

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비정형 데이터 분석이란?

비정형데이터란 숫자 데이터와 달리 그림이나 영상, 문서처럼 형태와 구조가 복잡해 정형화 되지 않은 데이터를 말합니다.날씨마루에서는 비정형 데이터 중에서도 문서데이터를 시각화하여 사용자가 문서의 내용을 쉽게 이해할 수 있는 분석을 지원하고 있습니다.

소셜데이터 분석 사례

폭염-폭염이 가장 두려운 세대에 관한 이미지 — 폭염_폭염이 가장 두려운 세대 111년 만에 역대급 폭염이 찾아왔다. 어린이가 통원버스에 방치되어 사망한 사건이 발생했고, 고령자들이 실내에서 온열질환이 발생한 경우도 증가하면서 폭염사망자는 48명으로 역대 최다를 기록하였다. 그에 따라 다른 연령대에 비해 어린이, 고령자의 언급량이 많았다. 또한 저소득층에 대한 언급량도 큰 편이다. 폭염에 저소득층 사망률이 18% 증가한다고 한다. 폭엽이 해마다 심해질수록 여름철 어린이, 고령자, 저소득층 등 취약계증에게 세심한 관심이 필요하다.

폭염-역대급 폭염에 증가한 외식, 여행소비에 관한 이미지 — 폭염_역대급 폭염에 증가한 외식, 여행소비 심해지고 있는 폭염에 외식과 여행소비도 영향을 받았다. 여름철 사람들이 많이 찾을 것 같은 9개 키워드의 언급량을 살펴본 결과, 모든 키워드의 언급량이 지난해에 비해 큰 폭으로 증가하였다. 그 중 증가율이 가장 큰 것은 '외식'키워드였고, 그 다음으로는 '배달'과 '백화점' 키워드다. 폭염에는 집에서 음식을 직접 만들어 먹기 보다는 몰캉스(쇼핑몰+바캉스)를 즐기며 외식을 하거나 시켜먹는 것이 트렌드로 자릭잡은 것이다. 2017년, 2018년 외식, 여행소비 언급량 비교

키워드 2017년 언급량 2018년 언급량 증가율

계곡 19,847 39,261 0.98

바다 31,992 46,825 0.46

맥주 22,764 31,870 0.40

배달 1,294 3,320 1.57

마트 4,323 8,457 0.96

백화점 1,990 5,080 1.55

외식 1,329 4,281 2.22

해외여행 620 1,149 0.85

국내여행 705 1,203 0.71

2017년 2018년 같은 기간 동안 세 개의 키워드 언급량이 배달 157% 백화점 155% 외식 222% 증가하였다.

키워드	2017년 언급량	2018년 언급량	증가율
계곡	19,847	39,261	0.98
바다	31,992	46,825	0.46
맥주	22,764	31,870	0.40
배달	1,294	3,320	1.57
마트	4,323	8,457	0.96
백화점	1,990	5,080	1.55
외식	1,329	4,281	2.22
해외여행	620	1,149	0.85
국내여행	705	1,203	0.71

태풍-태풍을 기다리는 사람들에 관한 이미지 — 태풍_태풍을 기다리는 사람들 우리나라는 2012년 9월 '산바'이후에 한반도를 관통하는 태풍은 없었다. 2016년과 2017년에도 대부분 한반도를 피해 중국에 상륙하거나 일본 남부해상을 통해 지나갔다. 2016년부터 2018년까지의 '태풍'의 감성어를 살펴본 결과, '피해', '강한', '심하다'와 같은 부정적인 감성어도 보였지만 이렇다 할 큰 태풍은 없었기 떄문에 '맑다', '다행'과 같은 단어도 나타났다. 올해에는 2016년, 2017년과는 다르게 '기다리다'라는 감성어가 눈에 띈다. 짧은 장마, 기록적인 폭염에 더위를 식혀줄 수 있는 태풍을 기다리는 사람이 많아진 것으로 해석된다. '태풍'의 감성어

순위 2016년 2017년 2018년

1 피해 피해 피해

2 사랑하다 좋다 조심하다

3 파이팅 조심하다 좋다

4 좋다 크다 강한

5 조심하다 강한 걱정

6 즐기다 덥다 다행

7 강한 걱정 덥다

8 심하다 다행 크다

9 크다 맑다 무섭다

10 걱정 뜨거운 열기 심하다

11 무섭다 무섭다 기다리다

28 기다리다

68 기다리다

순위	2016년	2017년	2018년
1	피해	피해	피해
2	사랑하다	좋다	조심하다
3	파이팅	조심하다	좋다
4	좋다	크다	강한
5	조심하다	강한	걱정
6	즐기다	덥다	다행
7	강한	걱정	덥다
8	심하다	다행	크다
9	크다	맑다	무섭다
10	걱정	뜨거운 열기	심하다
11	무섭다	무섭다	기다리다
28	기다리다
68		기다리다

태풍-태풍에 걱정되는 것에 관한 이미지 — 태풍_태풍에 걱정되는 것은? 태풍과 걱정의 연관 키워드 1위는 '여행'이었다. 태풍 소식에 기상 악화로 비행기가 결항되는 경우가 발생하고 계획했던 여행 일정이 틀어질 것을 걱정하는 사람들이 많았다. 그 다음으로는 가족, 친구들의 안전을 우려하는 마음에 관련 키워드가 많이 언급되었고, 다음날 출근을 걱정하는 반응들도 많았다. 태풍+걱정 연관 키워드

순위 키워드 언급량(건)

1 여행 5,147

2 집 3,539

3 안전 2,835

4 휴가 1,488

5 가족 1,095

6 도로 983

7 친구 795

8 출근 588

9 창문 315

10 아들 239

부산여행 24,25일이라서 태풍 걱정은 되는데 처음가는 여행이라 포기할 수 없다 태풍이 올라온다는 소리에 걱정이다... 줄근하는 것도, 딸아이 셔틀타고 서울에 있는 재수학원 가는 것도, 지방에 있는 남편 차몰고 올라와야하는 것도... 금요일 하루는 가족 모두 집 밖에 안돌아다녔으면 싶은데... (그나마 아들은 유럽 수학여행중이니 다행) 태풍 오면 출근 걱정 된다 미치겠네 어떻게 가지...ㅠ

순위	키워드	언급량(건)
1	여행	5,147
2	집	3,539
3	안전	2,835
4	휴가	1,488
5	가족	1,095
6	도로	983
7	친구	795
8	출근	588
9	창문	315
10	아들	239

장마-장마의 감성 키워드에 관한 이미지 — 장마_'장마'의 감성키워드 '장마'에 대해서 '습하다', '힘들다' 등의 부정적인 키워드와 '좋다', '기분 좋다'와 같은 긍정적인 키워드가 나타났다. 비가 오는 것을 좋아하는 사람들도 있지만 장마철은 일조량이 가낭 낮은 시기이기 때문에 일조량이 낮아지면 긍정적인 감정을 느끼게 하는 세로토닌이 잘 만들어지지 않아 부정적인 감정을 느끼게 되고 쉽게 지치게 된다. '장마' 부정 감성어(60.3%)

순위 키워드 언급량(건)

1 습하다 21,655

2 싫다 17,649

3 덥다 13,452

4 우중충하다 10,322

5 지치다 8,998

6 뜨거운 7,453

7 계속되다 4,572

8 조심하다 3,958

9 힘들다 3,666

10 걱정 3,018

12 답답한 2,760

13 한숨 짓다 2,728

으으 장마라서 그런가 몸 상태가 안좋다 체력적으로 계속 지치는 느낌 ㅠ-ㅠ '장마' 긍정 감성어(39.7%)

순위 키워드 언급량(건)

1 좋다 37,584

2 화이팅 18,557

3 웃다 14,832

4 기분 좋다 11,017

5 필요한 10,340

비가 본격적으로 내리네... 오랜만에 비와서 좋은것 같..기도..?

순위	키워드	언급량(건)
1	습하다	21,655
2	싫다	17,649
3	덥다	13,452
4	우중충하다	10,322
5	지치다	8,998
6	뜨거운	7,453
7	계속되다	4,572
8	조심하다	3,958
9	힘들다	3,666
10	걱정	3,018
12	답답한	2,760
13	한숨 짓다	2,728

순위	키워드	언급량(건)
1	좋다	37,584
2	화이팅	18,557
3	웃다	14,832
4	기분 좋다	11,017
5	필요한	10,340

장마-장마를 즐기는 법에 관한 이미지 — 장마_장마를 즐기는 법 장마에 대한 부정적인 반응이 많은 것은 사실이지만 여름이면 반드시 찾아오는 장마에 사람들은 저마다 다양한 방법으로 장마를 즐기고 있다. 장마를 즐기기 위한 아이템 우산(165,153건) 레인코트(35,714건) 레인부츠(27,820건) 슬리퍼(2,788건) 장마에 즐길 수 있는 실내 취미활동 취미활동 카페투어(6,160건) 독서(5,597건) 덕질(1,924건) 헬스(1,918건) 방송댄스(1,357건) 캘리그라피(1,301건) 영화관람(479건) 비가 올 때 끌리는 음식 회(47,844건) 칼국수(19,123건) 파전, 부침개(73,833건) 막걸리(63,282건)

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기상청에서 제공하는 비정형 데이터(기상연감, 기상관련 소셜데이터)와 사용자가 가지고 있는 비정형 데이터를 쉽고 빠르게 시각화를 하기 위한 분석 도구로써, 형태소분석 기반 막대그래프, 시계열 그래프, 단어구름, 비슷한 주제를 가지는 문서별로 모아주는 LDA 토픽 분석 기능을 제공합니다.

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