미니프로젝트 01-02-04. 서울시 범죄현황 데이터 최종 정리

1. 검거율까지의 데이터는 잘 정리된듯 하지만, 범죄의 경중에 따라 발생 건수의 차이가 크다. 예를 들어, 살인은 한자리수로 발생하지만, 절도는 네자리수로 발생한다.

 

2. 이제 정규화(normalization, 정규화에는 여러가지 방법이 있는데, 여기서는 min/max scailer)를 해보자. 본래의 DataFrame은 두고, 정규화된 데이터를 따로 만들 것이다. 최고값을 1로 두고, 최소값을 0으로 둔다. 

이런 모양의 표가 나온다

3. crime_anal_norm이라는 새로 만들어진 데이터에 검거율을 추가한다.

 

4. 데이터 정리를 완료했다. 이제 구별 CCTV자료에서 인구수와 CCTV 수를 가져오자.

 

5. 정규화된 현재의 데이터 중, 범죄(살인, 강도, 강간/추행, 절도, 폭력)의 발생 건수 전체의 평균을 구해서 새로 컬럼을 만들자. 이름은 '범죄'로, 평균값들을 대표값으로 사용하자.

* 데이터 분석가의 목적, 데이터 분석의 목적 등에 따라 각각의 범죄 항목에 가중치를 부여할 수도 있을 것이다. 그러나 현재는 단순평균만 구하기로 한다. 

 

6. 같은 맥락으로 '검거율'의 평균도 구해 보자.

7. 드디어 모든 데이터들을 만들었다. 서울시 25개의 구에 대해 5대범죄의 발생현황을 정리했고, 경찰서별 검거율을 구별로 정리했고, 인구수와 CCTV 데이터를 넣었다. 범죄의 평균값과 검거율의 평균값도 구해서 컬럼을 넣었다. 이제 이 데이터들을 '관찰'할 수 있다!