[데이터 분석] 기상데이터를 이용하여 단위 면적 다양파 생산량을 예측 분석(기상청) - 1(분석 전 단계)

기상 데이터와 비기상 데이터를 활용하여 단위 면적 당 양파 생산량을 예측하는 모형을 개발하는 것이 목적이다.

분석에 사용할 데이터
기상 데이터(ASOS)	비기상 데이터
1. (ASOS) 일조시간   2. (AWS) 기온, 강수량   3. (파생변수) 월 평균, 최대, 최소, 합계 기상 요소, 일교차	1. 양파 생산량   2. 양파 재배 면적   3. 양파 재배 비율

Analytics
양파 생산량 영향 변수 선택
정의	회귀계수가 높은 기준으로 상관계수가 일정 이상인 변수를 선택.
분석방법	일반 선형 모델(GLM: Generalized Linear Model), 피어슨 상관분석(Pearson's Correlation)
분석 결과	양파 생산량 영향 변수 선택

양파 생산량 산출 모형 구축
정의	일반 선형 모델(GLM)을 활용하여 단위 면적 당 양파 생산량을 산출하는 산출식 도출
분석방법	일반 선형 모델(GLM: Generalized Linear Model)
분석 결과	양파 생산량 산출 모형

분석절차
단위 면적 당 양파 생산량 예측 모형 구축 절차
	실습 설명	실습 단계
1. 데이터 로딩	분석환경을 설정하고 분석에 필요한 기상데이터 및 비기상데이터를 로딩하여 분석에 필욯나 데이터를 준비하는 단계	1. 분석 환경 설정 및 패키지 로딩 2. 데이터 불러오기 3. 데이터 결합하기
2. 데이터 탐색	분석 데이터의 데이터 타입을 변환하고 탐색적 자료 분석(Exploratory Data Analysis)을 수행하는 단계	1. 타입 변환 2. 탐색적 자료분석
3. 데이터 처리	이상치와 결측치를 대체하며 파생변수를 생성하여 최종 분석 데이터셋을 완성하는 단계	1. 이상치 및 결측치 대체 2. 파생변수 생성 3. 분석 데이터셋 완성
4. 모형 구축	데이터간의 다중공선성을 제거하여 단위면적 당 양파 생산량 영향 변수를 선택하는 단계	1. 다중공선성 해결 및 변수 선택 2. 모형 구축
5. 모형 검증	최종 구축한 산출 모형의 성능을 검증하는 단계	1. 교차 검증

ref.
날씨마루
https://bd.kma.go.kr/kma2017/dta/edu/KBP57000.do?menuCd=F0403