따릉이 고장 예측 모델 구현(1) - 기획 및 분석 단계
기획 배경
- 사실 학교 과제 때문에 시작한 프로젝트이긴 함
- 따릉이 관리 인력이 부족해 고장난 자전거가 제때 수리되지 않는다는 기사를 본 적이 있음
- 또한 따릉이 고장 신고를 하지 않는다면 고장이 났을 때 제때 수리하기 힘들다
- 만약 고장 예측을 해 미리 확인이 가능하면 인력 소모가 줄어들거라 예상
사용 데이터
데이터 분석
데이터 불러오기
- 일별 공공자전거 이용 내역의 경우 월 단위로 저장된 데이터
- 우선 12개 다 불러와서 concat하는 방식으로 하나의 데이터 생성
- 그 후 대여 일자를 기준으로 그룹화
- 각 날짜마다 이용건수, 이용시간, 이동거리 합산
- 대여일자는 datetime으로 데이터타입 변경
- 고장신고 내역도 2023년 데이터는 3개로 쪼개진 데이터
- 위와 같은 방식으로 concat진행
- 날짜를 기준으로 그룹화
- 각 날짜마다 고장난 횟수 합산
- 그 후 둘의 데이터를 날짜를 기준으로 merge
- 위의 과정을 거쳐 데이터를 준비
기초 데이터 분석
- 이 단계에선 우선 Null값이 있는지 확인
- 확인했을 때 없다면 평균 등의 대푯값을 확인해 채우기 혹은 그 부분은 버리기 둘 중 하나를 진행해야함
- 없는걸 확인 후 상관계수 확인
- 이용시간, 이동거리, 이용횟수, 고장횟수 간의 상관계수가 기본적으로 선형이 나와야 그 다음으로 진행 가능
- 이용시간, 이동거리, 이용횟수 와 고장횟수 간의 상관관계는 각각 0.78, 0.78, 0.87이 나와 어느정도 양의 관계가 있다고 판단
라벨링
- 위험도를 직관적으로 나타내기 위해 티어를 나누기로함
- 고려해야 할 변수가 많아 대푯값을 기준으로 나누기엔 힘들다고 판단
- 사이킷런의 KMeans를 사용해 클러스터링
- 비지도 학습이고, 비슷한 특성을 지닌 데이터끼리 k개의 군집을 만들기 때문에 이번 프로젝트에 적합하다고 판단
- kmeans로 클러스터링 한 후 결과를 시각화한 후 A, B, C, D로 나눌 예정
시각화 결과
- 위의 사진들은 클러스터링을 한 후 각 그룹별로 시각화한 모습이다
- 순서대로 총합, 평균, 중앙값, 최댓값을 대푯값으로 한 후 시각화한 것이다
- 모두 0, 3, 1, 2의 순서로 높은 걸 알 수 있다
- 위 사진은 고장 횟수를 시각화한 결과다
- 위 결과 역시 0, 3, 1, 2의 순서로 나타난다
- 즉 위험도는 0, 3, 1, 2의 순서로 나타내면 될 것이다