코로나 발생 이후 소비 패턴의 변화로 인한 서울시 상권의 매출 및 폐업률 분석
분석한 내용을 사용자가 쉽게 확인하기 위해 웹으로 구현
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사용하려는 데이터(url)
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예시 웹사이트
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기술 스택 : python3, conda, html, javascript, MySQL 등
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사용된 라이브러리 : numpy, pymysql flask, pandas, chart.js 등
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개발환경 : vscode
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문서 보관 : 구글 드라이브
- 프로젝트 아이디어 동기
코로나 이후 서울권 상권이 어떻게 변화 되었는지 데이터 분석을 통해 알고자 함
- 문제를 해결하기 위한 특정 질문 명시
과거부터 바뀌어진 산업 트렌드가 어떻게 되는가?
그리고 이를 어떻게 사용자들이 편리하게 볼수 있을까?
- 데이터를 통해 탐색하려는 문제를 구체적으로 작성
- 해당 지역 상권분석
- 평균매출액, 임대료(good)
- 창/폐업률
- 업종분포?
- 주 소비자 연령층?
- 상권지역 특성( 상주인구 위주 or 주간인구 위주 (+ 외국인 밀집지?) )
- 거주지역 특성( 직장에 출근하는 곳인가 퇴근하는 집인가)
- 교통수단(역세권)
- 지역별 매장 평균 유지기간
- 창업자의 창업 종목이 주변에 얼마나 존재하나(EX. 치킨집 창업자에게 주변 치킨집 개수 알려줌)
메인 페이지에서 간단하게 상업 트렌드에 대해 소개하며,
스크롤을 내리면 자세하게 데이터 분석한 그래프들을 보여주게 한다.
이름 | 담당 업무 |
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유OO | 팀장 / 백엔드 개발 & 데이터 분석 |
김지민 | 팀원 / 프론트엔드 & 백엔드 개발 |
장OO | 팀원 / 프론트엔드 |
신OO | 팀원 / 백엔드 개발 & 데이터 분석 |
이OO | 팀원 / 프론트엔드 |
고OO | 팀원 / 백엔드 개발 & 데이터 분석 |
멤버별 responsibility
- 팀장
- 기획 단계: 구체적인 설계와 지표에 따른 프로젝트 제안서 작성
- 개발 단계: 팀원간의 일정 등 조율 + 프론트 or 백엔드 개발
- 수정 단계: 기획, 스크럼 진행, 코치님 피드백 반영해서 수정, 발표 준비
- 프론트엔드
- 기획 단계: 큰 주제에서 문제 해결 아이디어 도출, 데이터 수집, 와이어프레임 작성
- 개발 단계: 와이어프레임을 기반으로 구현, 데이터 처리 및 시각화 담당, UI 디자인 완성
- 수정 단계: 피드백 반영해서 프론트 디자인 수정
- 백엔드 & 데이터 담당
- 기획 단계: 기획 데이터 분석을 통해 해결하고자 하는 문제를 정의
- 개발 단계: 웹 서버 사용자가 직접 백엔드에 저장할수 있는 기능 구현, 데이터 베이스 구축 및 API 활용, 데이터 분석 개념 총동원하기
- 수정 단계: 코치님 피드백 반영해서 분석 / 시각화 방식 수정
Flask + SQLAlchemy 데이터 API 서버 코드
DB export file (data_seoul_db.sql) - Google Drive
React.js SPA 코드
csv를 mysql로 올리는 코드
Linux 배포시 사용하는 gunicorn, nginx 설정 파일