소개
스마트 트래픽 데이터는 도로에 설치된 센서와 카메라를 통해 수집된 실시간 도로 교통 데이터입니다. 이러한 데이터는 도로 교통 현황, 교통 혼잡도, 교통 사고 패턴 등을 분석하여 도로 교통 개선에 도움을 줍니다.
이번 포스트에서는 Vaex를 사용하여 스마트 트래픽 데이터를 분석하는 방법을 알아보겠습니다. Vaex는 대용량 데이터셋을 처리하기 위해 설계된 Python 라이브러리로, 메모리 사용량을 최적화하고 병렬 처리를 활용하여 빠른 속도로 데이터를 분석할 수 있습니다.
데이터 불러오기
먼저, Vaex를 설치한 후 스마트 트래픽 데이터를 불러옵니다. Vaex는 다양한 데이터 소스를 지원하며, 여기서는 CSV 파일을 사용하겠습니다.
import vaex
# 스마트 트래픽 데이터 불러오기
data = vaex.from_csv('traffic_data.csv')
데이터 탐색
불러온 데이터를 탐색하여 기본 통계 정보를 확인할 수 있습니다. Vaex는 데이터 탐색을 위해 간편한 메서드와 함수를 제공합니다.
# 데이터 크기 확인
print("데이터 크기:", data.shape)
# 데이터 요약 통계 정보
print("평균 속도:", data['speed'].mean())
print("최대 차선 수:", data['lanes'].max())
...
데이터 시각화
Vaex는 데이터 시각화를 위한 다양한 기능을 제공합니다. 이를 활용하여 스마트 트래픽 데이터의 시각적인 특징을 파악할 수 있습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
# 히스토그램 그리기
data.plot1d('speed', limits=[0, 100], n=100, figsize=(10, 6))
# 산점도 그리기
data.plot('speed', 'acceleration', figsize=(10, 6))
plt.show()
데이터 분석
Vaex를 사용하여 다양한 통계 및 머신 러닝 알고리즘을 적용할 수 있습니다. 이를 통해 스마트 트래픽 데이터에서 유의미한 인사이트를 도출할 수 있습니다.
# 교통 혼잡도 계산
data['congestion'] = data['speed'] - data['speed_limit']
congestion_ratio = data[data['congestion'] > 0].count() / data.count()
print("교통 혼잡도 비율:", congestion_ratio)
# 교통 사고 패턴 분석
accident_pattern = data.groupby(['day', 'hour']).agg({'accidents': 'sum'}).sort(by='accidents', ascending=False)
print("교통 사고 패턴:", accident_pattern)
...
결론
Vaex를 사용하면 대용량의 스마트 트래픽 데이터를 효율적으로 분석할 수 있습니다. Vaex의 병렬 처리 기능과 메모리 최적화 기능을 활용하여 빠른 속도로 데이터를 처리할 수 있으며, 다양한 분석 및 시각화 기능을 통해 유용한 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이를 활용하여 도로 교통 개선에 도움이 될 수 있는 방안을 찾을 수 있습니다.
참고 자료
- Vaex 공식 홈페이지: https://vaex.io/
- Vaex GitHub 저장소: https://github.com/vaexio/vaex
- Vaex 문서: https://docs.vaex.io/
#DataAnalysis #TrafficData #Vaex