11주차 3교시: 데이터 포스터 미션

데이터에서 확인한 사실을 두 그래프와 세 문장으로 증명하기

실습 자료: 노트북부터 시작하기

노트북 안에는 같은 정제 CSV가 포함되어 있으므로 Colab에서 별도로 업로드하지 않아도 됩니다. CSV는 표의 구조를 직접 확인하려는 학생을 위한 참고 파일입니다. 완성 예시는 복제할 정답이 아니라 제목 → 비교 그래프 → 공간 그래프 → 관찰 → 한계 → 출처의 읽기 순서를 확인하는 자료입니다.

1. 01준비사본 저장과 파일명
2. 02기준 실행전체 구조 확인
3. 03편집정보·제목·색상
4. 04검증24행과 합계
5. 05표현막대 3개·점 24개
6. 06설명관찰과 한계
7. 07저장1600 × 2200 PNG
8. 08재실행자동 검사 PASS
9. 09제출두 파일 확인

귀가 조건: 제출 전에 열두 가지 확인

1. 제출 정보학번과 이름이 실제 값이며 파일명에 사용할 수 있습니다.

2. 질문형 제목 · 교수 확인현재 열로 답할 수 있고 물음표로 끝나는 자신의 질문입니다.

3. 색상 규칙세 범주에 서로 다른 HEX 색상을 지정했습니다.

4. 원본 보존노트북이 제공한 CSV 내용과 출처 메타데이터를 바꾸지 않았습니다.

5. 데이터 구조24행, 범주 3개, 각 범주 8개가 확인됩니다.

6. 집계 정확성범주별 합계가 326, 369, 400과 일치합니다.

7. 비교 그래프0에서 시작하는 가로 막대 3개가 보입니다.

8. 공간 그래프경도·위도 위치에 점 24개가 보입니다.

9. 접근 가능한 구분범주를 색상과 표식 모양으로 함께 구분합니다.

10. 해석숫자가 포함된 관찰 문장과 자료의 해석의 한계를 작성했습니다.

11. 출력 규격포스터가 1600 × 2200 PNG로 저장됩니다.

12. 재현새 런타임에서 모두 실행한 뒤 완료 문구가 보입니다.

50분 진행 기준

• 0-5분미션 계약

  귀가 조건과 두 제출 파일을 확인합니다.

• 5-12분준비·기준 실행

  사본을 저장하고 전체 셀을 한 번 실행합니다.

• 12-22분정보·색상 편집

  학번, 이름, 제목과 세 HEX 색상을 바꿉니다.

• 22-32분데이터·그래프 확인

  24행, 합계, 막대 3개와 점 24개를 확인합니다.

• 32-41분관찰·한계 작성

  화면의 근거와 단정할 수 없는 내용을 씁니다.

• 41-46분저장·육안 점검

  PNG를 열어 잘림과 가독성을 확인합니다.

• 46-50분재실행·제출

  새 런타임 PASS 후 두 파일을 제출합니다.

위 시간은 순서를 놓치지 않기 위한 기준입니다. 특정 구간이 빨리 끝나면 다음 단계로 이동합니다. 막힌 경우에는 아래의 접이식 문제 해결 항목을 먼저 확인하고, 그래도 해결되지 않을 때 교수에게 현재 STEP 번호와 오류 문장을 보여 줍니다.

준비 · 노트북 사본 저장과 파일명 변경

1. 실습 노트북을 내려받아 Google Colab에서 엽니다.
2. 파일 → Drive에 사본 저장을 선택합니다.
3. 사본의 이름을 week11_학번_이름.ipynb 형식으로 바꿉니다.
4. 상단에 자신의 Google 계정과 저장 완료 표시가 보이는지 확인합니다.
5. 오늘 수정할 곳이 STEP 1과 STEP 5뿐인지 확인합니다.

기준 실행 · STEP 0부터 STEP 7까지 한 번 실행

수정하기 전에 런타임 → 모두 실행을 선택합니다. 첫 실행에서는 필요한 라이브러리와 한글 글꼴을 준비하고, 노트북 안의 CSV를 파일로 만든 뒤, 기본 포스터와 자동 검사 결과를 보여 줍니다.

처음부터 PASS가 되는 것이 정상이 아닙니다. 학번·이름, 제목, 색상, 관찰과 한계에 기본 문장이 들어 있으므로 편집 조건은 실패해야 합니다. 다만 24행과 세 합계, 막대 3개와 점 24개가 출력되면 환경과 데이터는 정상입니다.

STEP 1 · 제출 정보와 질문형 제목 작성

STEP 1에서 student_id, student_name, poster_title을 수정합니다. 따옴표는 문자열의 경계이므로 지우지 않고 안쪽 내용만 바꿉니다.

student_id = "20261234"
student_name = "김포스터"
poster_title = "프로그램 수 합계가 가장 큰 시설 범주는 무엇인가?"

질문형 제목은 포스터를 읽는 방향을 결정합니다. 현재 데이터에는 시설 이름, 범주, 프로그램 수, 위도와 경도가 있습니다. 따라서 “가장 좋은 시설은 어디인가?”처럼 좋음의 기준이 없는 질문보다 “프로그램 수 합계가 가장 큰 시설 범주는 무엇인가?”처럼 실제 열과 계산으로 답할 수 있는 질문이 적절합니다. 제목은 줄바꿈 없이 한 줄, 15자 이상 50자 이하로 쓰고 반각 물음표 ? 또는 전각 물음표 ？로 끝냅니다.

STEP 1 계속 · 세 범주의 HEX 색상 정하기

같은 STEP 1에서 category_palette의 세 값을 수정합니다. HEX 색상은 # 뒤에 0-9 또는 a-f로 이루어진 여섯 글자를 적는 방식입니다. 세 값은 서로 달라야 하며 범주 이름과 중괄호, 쉼표는 그대로 둡니다.

category_palette = {
    "도서관": "#177f78",
    "박물관": "#b94b40",
    "문화센터": "#365f91",
}

색상만으로 범주를 구분하면 색각 특성이나 흑백 출력에서 정보가 사라질 수 있습니다. 노트북은 같은 category를 색상과 표식 모양에 함께 연결합니다. 색상이 비슷하게 보이더라도 원·사각형·마름모의 차이로 범주를 다시 확인할 수 있습니다.

STEP 2와 3 · 24행과 범주별 합계 검증

STEP 2와 STEP 3은 데이터를 읽고 검증한 뒤 집계표를 만듭니다. 이 셀은 수정하지 않습니다. 각 출력은 다음 그래프가 올바른 데이터를 사용하고 있다는 증거입니다.

이번 CSV는 10주차에 정제한 24행 구조를 이어받습니다. 10주차에는 한 행을 지도 마커 하나로 바꾸었다면, 이번에는 같은 한 행을 좌표 산점도의 점 하나로 바꿉니다. 동시에 groupby()로 24행을 세 범주의 합계로 요약하여 비교 그래프를 만듭니다.

STEP 4 · 막대 3개와 점 24개 읽기

STEP 4는 Figure 한 장과 Axes 두 개를 만듭니다. 위쪽 가로 막대그래프는 세 범주의 프로그램 수 합계를 비교하고, 아래쪽 좌표 산점도는 시설 24곳의 상대적 위치와 프로그램 수를 보여 줍니다.

sns.barplot(
    data=category_summary,
    x="program_count",
    y="category",
    errorbar=None,
)

sns.scatterplot(
    data=facility_df,
    x="longitude",
    y="latitude",
    hue="category",
    style="category",
    size="program_count",
)

STEP 5 · 관찰 문장과 해석의 한계 작성

STEP 5에서 main_observation과 limitation_statement를 수정합니다. 관찰은 그래프에서 직접 확인한 사실이고, 한계는 현재 자료만으로 답할 수 없는 내용을 밝히는 문장입니다. 두 문장 모두 EDIT:을 삭제하고 줄바꿈 없이 각각 한 줄, 30자 이상 90자 이하로 작성합니다.

main_observation = (
    "문화센터의 프로그램 수 합계는 400으로 세 범주 중 가장 크며, "
    "큰 점은 여러 좌표에 나뉘어 나타난다."
)

limitation_statement = (
    "이 자료에는 이용자 수, 인구와 이동 시간이 없어 프로그램 수만으로 "
    "문화 서비스의 충분함이나 접근성을 판단할 수 없다."
)

관찰 문장에는 박물관 326, 도서관 369, 문화센터 400 가운데 실제 합계 하나 이상을 포함합니다. 숫자를 넣는 이유는 문장을 길게 만들기 위해서가 아니라 어떤 막대를 근거로 읽었는지 분명히 하기 위해서입니다.

STEP 6 · 1600 × 2200 PNG 저장과 육안 점검

STEP 6을 실행하면 노트북이 Figure 전체를 PNG로 저장합니다. figsize=(8, 11)과 dpi=200을 곱하면 가로 1600픽셀, 세로 2200픽셀이 됩니다. 출력 파일명은 자동으로 week11_학번_이름_data_poster.png 형식이 됩니다.

1. Colab 왼쪽 파일 목록에서 생성된 PNG를 찾습니다.
2. 파일을 두 번 눌러 미리보기로 엽니다.
3. 질문형 제목이 한눈에 보이고 잘리지 않는지 확인합니다.
4. 막대의 범주 이름·값, 산점도의 축·범례를 읽을 수 있는지 확인합니다.
5. 관찰 문장, 해석의 한계, 데이터 출처와 기준일이 아래쪽에서 잘리지 않는지 확인합니다.
6. 파일 메뉴에서 PNG를 다운로드한 뒤 컴퓨터에서도 한 번 엽니다.

STEP 7 · 새 런타임 모두 실행과 FINAL CHECK

1. STEP 1과 STEP 5에 EDIT:이 남아 있지 않은지 확인합니다.
2. 런타임 → 세션 다시 시작을 선택해 새 런타임을 만듭니다.
3. 런타임 → 모두 실행을 한 번만 선택합니다.
4. 여덟 코드 셀이 위에서 아래로 끝날 때까지 기다립니다.
5. 마지막 FINAL CHECK의 확인 항목과 완료 문구를 읽습니다.

제출 · 두 파일 확인 후 즉시 귀가

1. 마지막 셀에 WEEK 11 DATA POSTER COMPLETE가 보이는지 확인합니다.
2. 파일 → 다운로드 → .ipynb 다운로드로 실행 결과가 포함된 노트북을 받습니다.
3. Colab 왼쪽 파일 목록에서 1600 × 2200 포스터 PNG를 다운로드합니다.
4. 두 파일의 학번과 이름이 같고, 포스터가 실제로 열리는지 확인합니다.
5. 제출함에 두 파일을 올리고, 업로드 완료 상태와 제목이 현재 데이터로 답할 수 있는지를 교수에게 확인받습니다.
6. 제출 확인을 받으면 남은 시간과 관계없이 즉시 귀가합니다.

선택 확장 · 필수 제출을 마친 뒤에만

아래 활동은 귀가 조건이 아니며 추가 점수도 없습니다. 통과한 두 파일을 먼저 제출하고 보존한 뒤, 더 살펴보고 싶은 학생만 노트북 사본에서 진행합니다.

• 질문은 유지하고 세 색상의 명도 차이를 바꾸어 흑백 화면에서도 범주 순서가 읽히는지 비교합니다.
• 범주별 합계 옆에 시설 수 8개를 함께 적어 합계와 표본 수를 동시에 읽게 만듭니다.
• 좌표 산점도의 점 크기 범위를 좁혔을 때와 넓혔을 때 값 차이가 어떻게 과장되거나 약해지는지 관찰합니다.
• 같은 데이터로 시설당 평균 프로그램 수를 계산하되, 합계 질문과 평균 질문이 어떻게 다른지 별도 문장으로 설명합니다.

도움말과 공식 자료

• Google Colab 공식 입문 노트북코드 셀 실행, Drive 사본 저장과 런타임 사용법
• Matplotlib 공식 문서: Axes와 subplotsFigure 안에서 실제 그래프를 그리는 Axes의 구조
• Matplotlib 공식 문서: savefigFigure를 PNG로 저장하는 함수와 DPI 설정
• Seaborn 공식 문서: barplot범주별 수치를 막대 길이로 표현하는 방법
• Seaborn 공식 문서: scatterplot색상, 크기와 표식 모양을 데이터 변수에 연결하는 방법