환경 데이터 분석은 공공정책 수립과 자원 관리에 중요한 역할을 합니다. 이번 포스트에서는 R 언어를 사용하여 정부 환경 데이터를 분석하는 방법을 살펴봅니다.

데이터 수집 및 불러오기

정부에서 제공하는 환경 데이터를 분석하기 위해서는 데이터를 수집하고 R을 사용하여 불러와야 합니다. 예를 들어, 공공데이터 포털 등에서 환경 데이터를 다운로드하고, R의 read.csv() 함수를 사용하여 R 환경으로 데이터를 불러올 수 있습니다.

environment_data <- read.csv("environment_data.csv")

데이터 탐색 및 시각화

다음으로 데이터를 탐색하고 시각화하여 데이터의 특성을 파악합니다. R의 다양한 패키지를 사용하여 데이터를 시각화하고, 요약 통계량을 계산합니다. 예를 들어, ggplot2 패키지를 사용하여 산점도나 히스토그램을 그리고, summary() 함수를 사용하여 데이터의 요약 통계량을 확인할 수 있습니다.

library(ggplot2)

# 산점도 그리기
ggplot(environment_data, aes(x = pollution_level, y = temperature)) + 
  geom_point()

# 히스토그램 그리기
ggplot(environment_data, aes(x = pollution_level)) + 
  geom_histogram()

# 요약 통계량 확인
summary(environment_data)

데이터 분석

데이터를 탐색하고 시각화한 후에는 데이터를 분석하여 인사이트를 도출합니다. R을 사용하여 회귀 분석, 클러스터링, 혹은 시계열 분석 등 다양한 분석 기법을 적용할 수 있습니다.

# 회귀 분석
lm_model <- lm(temperature ~ rainfall + pollution_level, data = environment_data)
summary(lm_model)

# 클러스터링
kmeans_model <- kmeans(environment_data[, c("rainfall", "pollution_level")], centers = 3)
kmeans_model$cluster

# 시계열 분석
time_series <- ts(environment_data$temperature, start = 1, end = nrow(environment_data), frequency = 12)
decomposed <- decompose(time_series)
plot(decomposed)

결론

R을 사용하여 정부 환경 데이터를 분석하는 방법에 대해 알아보았습니다. 데이터 수집, 탐색, 시각화, 그리고 분석을 통해 정부 환경 데이터로부터 유용한 정보를 추출할 수 있습니다. 여기서는 간단한 예시만을 다루었지만, 실제 분석에서는 데이터의 종류와 목적에 맞는 적합한 분석 방법을 선택하여 활용해야 합니다.

이러한 분석 결과는 정부의 환경 정책 수립 및 자원 관리에 중요한 지원을 제공할 수 있습니다.

참고 문헌

• R Core Team (2020). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/.

• Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York. ISBN 978-3-319-24277-4, URL https://ggplot2.tidyverse.org/.