Subway_delay

프로젝트 개요

공공데이터를 활용하여 서울 교통공사 지하철 지연 시간 예측하기

• 사람들의 승하차 인원이 많아지면 지하철 지연이 발생할까?라는 궁금증에서 시작함
• 승하차 인원 외에 요소들도 크롤링 하여 알아볼 예정.

데이터 출처

• 서울교통공사 연도별 일별 시간대별 역별 승하차 인원
  http://data.seoul.go.kr/dataList/OA-12921/F/1/datasetView.do

• 서울교통공사 간편지연증명서
  http://www.seoulmetro.co.kr/kr/delayProofList.do?menuIdx=543

• 기상청 날씨 데이터
  https://data.kma.go.kr/stcs/grnd/grndRnList.do?pgmNo=69

• 현재 간편지연증명서의 크롤링 가능 여부가 확인되지 않아, 확인 후 작업 내용을 올릴 예정.

• robots.txt에서는 가능하다고 적혀있지만, 홈페이지 내부에 복제가 안된다는 내용 확인.

진행상황

• 현재 날씨 데이터와 간편지연증명서는 날짜가 맞지만, 이동량데이터는 과거데이터인 상태.
• 날씨, 지연 데이터들을 모아두고, 이동량 데이터가 나오는 대로 상관계수 분석을 진행할 예정.

데이터 프레임 만들기

Subway_moving_dataframe

• 승하차 인원을 전부 합한 양 = 이동량이라고 정의.
• pandas, seaborn 등의 패키지를 활용하여 이동량을 시각화 및 분석

Subway_delay_dataframe

• 간편지연증명서의 내용을 크롤링하여, 지연 시간 파악.
• 크롤링 내용 중 결측치가 많아 지연되는 내용만 csv 파일에 저장.

Subway_weather_dataframe

• 날씨 - 기온, 비 혹은 눈이 지하철 운행에 영향을 줄 수 있다고 생각함.
• 시간별로 파악한 데이터가 필요했는데, 기상청에서 찾을 수 있었음.