[템플릿 활용 가이드]

이 템플릿은 프로젝트 진행 상황을 점검하고, 앞으로의 계획을 정리하기 위한 목적으로 작성되었습니다. 템플릿 내 예시는 단순 참고용이며, 팀의 프로젝트 방향과 내용에 맞게 수정이 필요합니다.

• 활용 방법

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프로젝트 개요

• 프로젝트 이름: 광주 청년층 이탈 원인 및 취업 소구 사항 분석
• 분석 목적: 광주 청년층의 이탈률과 이탈 원인, 청년 일자리 정책 관련 소구 사항 등을 분석해 효율적인 마케팅 전략을 수립하기 위함
• 데이터 출처: KOSIS (통계청), MDIS (마이크로데이터 통합 서비스), 광주시의회, 유튜브(댓글 크롤링), GA, 2024년 광주광역시 교육문화위원회 청년정책에 관한 여론조사
• 분석 대상 및 범위: 2019 ~2024 사이 수합 된 청년 관련 데이터(15~39)
• 예상 결과물
  • 전체 인구 실업률과 청년 실업률 비교 시각화 line chart
  • 광주 청년으로서 겪고 있는 가장 큰 어려움 1/2순위 pie chart
  • 전국 청년 실업률과 광주 청년 실업률 비교 시각화
  • 청년 일자리 고용 필요 정책 Bar chart
  • 청년 취업희망 분야 Bar chart
  • 청년 취업희망 지역 bar chart
  • 청년 일자리 고용 필요 정책 1~3 순위
  • 광주 청년 취업 관련 유튜브 댓글 주요 키워드 클라우드
  • 미취업기간 주된활동 응답 Bar chart
  • (인사이트 요약: 월 평균 요금과 이탈 가능성 간의 상관 관계, 이탈 가능성이 높은 타겟의 특징 도출)
  • (타겟 유저 별 메세지/소재 아이디어 도출 → 메세지/소재 설계안 초안 작성)
  • (보고서 및 발표 자료: 분석 결과를 요약한 프레젠테이션 자료와 PDF 보고서)
  • 기존 광주청년일자리스테이션 GA 자료(활성 사용자 자료) </aside>

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데이터 개요

• 광주광역시사회조사 2020~2024

  • 데이터 수집 방법: API를 통해 수집, 다운로드, 내부 시스템에서 추출

  • 데이터셋의 크기: 8521행 (데이터마다 상이)

  • 주요 변수 및 설명: (예: 표 참고)

    변수명	설명	데이터 타입
    시군구코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code
    청년 취업희망지역 코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code
    청년취업창업광주지역희망사유코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code
    청년취업창업기타지역희망사유코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code
    청년일자리선택고려사항_1순위코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code
    청년_일자리선택고려사항_2순위코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code
    청년 일자리고용필요정책_1순위코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code
    청년_일자리고용필요정책 2순위코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code
    청년_ 일자리고용필요정책_3순위코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code

• 코드 모음

• 광주광역시사회조사 2020~2024

  • 데이터 수집 방법: API를 통해 수집, 다운로드, 내부 시스템에서 추출

  • 데이터셋의 크기: 8521행 (데이터마다 상이)

  • 주요 변수 및 설명: (예: 표 참고)

    변수명	설명	데이터 타입
    시군구코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code
    청년 취업희망지역 코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code
    청년취업창업광주지역희망사유코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code
    청년취업창업기타지역희망사유코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code
    청년일자리선택고려사항_1순위코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code
    청년_일자리선택고려사항_2순위코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code
    청년 일자리고용필요정책_1순위코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code
    청년_일자리고용필요정책 2순위코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code
    청년_ 일자리고용필요정책_3순위코드	코드 상세는 하기 토글에 표기	code

• 데이터 전처리 과정

  • 결측치 처리 방법: 각 코드별 응답 건에 대해서만 통계화 진행
  • 이상치 탐지 및 조치: 청년 데이터인데 생년월일이 1920년으로 표기 되어 있는 등 문제. 2024년 기준 15~39세만 추출한 뒤 나머지 행 삭제
  • 코드 명: 현재 각 분류가 숫자로만 표기 되어 있는 상태. 코드 분류표에 따라 숫자를 텍스트로 대치.

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탐색적 데이터 분석(EDA)

1. 기술 통계 분석
   • 주요 변수의 분포*(예: 월평균 요금의 평균: 50, 표준편차: 10)*
   • 평균, 중앙값, 표준편차 등 기초 통계량
2. 데이터 시각화
   • 전체 인구 실업률과 청년 실업률 비교 시각화 line chart
   • 광주 청년으로서 겪고 있는 가장 큰 어려움 1/2순위 pie chart
   • 전국 청년 실업률과 광주 청년 실업률 비교 시각화
   • 청년 일자리 고용 필요 정책 Bar chart
   • 청년 취업희망 분야 Bar chart
   • 청년 취업희망 지역 bar chart
   • 청년 일자리 고용 필요 정책 1~3 순위
   • 광주 청년 취업 관련 유튜브 댓글 주요 키워드 클라우드
   • 미취업기간 주된활동 응답 Bar chart
   • (인사이트 요약: 월 평균 요금과 이탈 가능성 간의 상관 관계, 이탈 가능성이 높은 타겟의 특징 도출)
   • (타겟 유저 별 메세지/소재 아이디어 도출 → 메세지/소재 설계안 초안 작성)
   • (보고서 및 발표 자료: 분석 결과를 요약한 프레젠테이션 자료와 PDF 보고서)
3. 주요 인사이트 도출 </aside>

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