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[R언어] R 언어를 활용한 정부 데이터 예측 분석

정부 기관은 광범위한 데이터를 수집하고 관리합니다. 이 데이터를 분석하고 예측하는 것은 정책 수립과 의사 결정에 매우 중요합니다. R 언어는 통계 분석과 시각화를 위한 강력한 도구로, 정부 데이터 예측 분석에 특히 적합합니다.

데이터 수집 및 전처리

R을 사용하여 정부 기관이 수집한 데이터를 불러오고 전처리합니다. 예를 들어, read.csv() 함수를 사용하여 CSV 파일을 불러오거나, dplyr 라이브러리를 활용하여 데이터를 필터링하고 가공할 수 있습니다.

# CSV 파일 불러오기
data <- read.csv("govt_data.csv")

# 데이터 필터링 및 가공
filtered_data <- data %>%
  filter(year >= 2010) %>%
  group_by(region) %>%
  summarize(avg_value = mean(value))

데이터 시각화

R을 사용하여 데이터를 시각화하여 인사이트를 얻을 수 있습니다. ggplot2 패키지를 사용하여 막대 그래프, 선 그래프, 산점도 등 다양한 그래프를 그릴 수 있습니다.

# 막대 그래프 그리기
ggplot(filtered_data, aes(x=region, y=avg_value)) +
  geom_bar(stat="identity")

# 선 그래프 그리기
ggplot(filtered_data, aes(x=year, y=avg_value, group=region, color=region)) +
  geom_line()

데이터 예측 분석

R을 사용하여 데이터를 이용하여 예측 모델을 구축하고 평가할 수 있습니다. caret 패키지를 사용하여 다양한 머신 러닝 알고리즘을 쉽게 적용할 수 있습니다.

# 머신 러닝 모델 구축 및 평가
model <- train(target_variable ~ ., data=train_data, method="lm", trControl=trainControl(method="cv"))

이와 같이 R을 사용하여 정부 데이터를 분석하고 예측하는 것은 정책 결정과 전략 수립에 도움이 될 수 있습니다. R 언어의 강력한 통계 분석 능력을 활용하여 정부의 데이터 기반 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

참고 자료

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