[공모전 수상작 스터디] 일회용품 쓰레기 감소를 위한,다회용기 비즈니스 모델 개발 (서울시 빅데이터 캠퍼스)

본 포스팅은 공모전 우수작들을 스터디하고 주요 내용을 요약하기 위해 작성했습니다.

(출품작의 흐름대로 작성)

출처

서울시 빅데이터 캠퍼스 : 2021 공모전 최우수작 (https://bigdata.seoul.go.kr/noti/selectNoti.do?r_id=P260&bbs_seq=499&ac_type=A1&sch_type=&sch_text=%EB%8B%A4%ED%9A%8C%EC%9A%A9%EA%B8%B0&currentPage=1)

 

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문제 정의와 목표 제시

• 목적 및 문제 정의 
  • 주제를 선정하게 된 배경 : 왜 이 주제(대상)을 선정하였는지 서울시 현황 자료와 함께 제시
  • 주제에 대한 뒷받침 설명 : 현실적으로 해당 주제가 어떤 방식으로 다루어지고 있고, 어떤 문제가 남아있는지
  • 사례 확인 : 유사한 문제를 해결하기 위한 사례를 검토
  • 데이터 EDA 기반, 지표 선정
• 비즈니스 모델 제시
  • (해당 사례에서는 독특하게 BM을 제시함) 
  • 위의 문제를 해결하기 위한 비즈니스 모델 아이디어를 요약
  • 유사한 비즈니스 사례 검토
• 최종 목표 제시
  • 어떠한 분석을 통해 무엇을 도출하여 어떤 문제를 해결하고자 하는지 제시
  • 예상되는 긍정적인 효과도 같이 제시

 

지표 설정과 EDA

해당 문제를 해결하기 위해 필요한 데이터를 선정 

중요한 데이터는 '행정동' 단위 쓰레기 배출량(폐플라스틱 배출량을 대체) 데이터

그런데 원하는 데이터가 없는 경우, 다중회귀를 통해 해당 데이터를 도출한 점이 인상적임 

• 폐플라스틱 배출량 데이터가 없음
  ➡ 전체 폐기물 배출량 중 폐플라스틱 비중이 12~18% 로 일정하여, 전체 폐기물 배출량 데이터를 활용하기로 함 🚩
• 행정동별 쓰레기 배출량 데이터가 없음 ➡ 자치구별 쓰레기 배출량 데이터는 존재함. 
   ➡ 행정동 단위 데이터와 자치구 단위 쓰레기 배출량 데이터의 다중회귀를 통해, 행정동 단위 쓰레기 배출량 산정하기로 함 🚩

 

행정동 단위 데이터 수집

• 쓰레기 배출량과 상관성이 있는 행정동 단위 데이터를 수집
• 예를 들어, 일반음식점 정보, 공시지가, 1인 가구수, 인구수(연령별, 성별) 등이 있음
• 일회용품(쓰레기) 배출량과의 상관계수를 파악 ➡ 피어슨 상관계수가 0.5 이상인 데이터를 추출 🚩

 

행정동 단위 데이터 분석

지표 필터링

• 1인 가구수는 인구 수와 높은 상관성(다중공선성 문제)로 지표에서 제외
• 근거를 구체화
  • 행정구역 별 쓰레기 배출량과 1인가구 비율이 평균상 유의미한 차이가 안보임
  • 1~2인 가구와 3인 이상 가구의 외식 유형도 유사함

• 그러나, 1인 가구를 연령대별로 나누어 일회용품 배출량과 관계를 시각화하여 연령대별 차이가 있음을 확인
   ➡ 해당 인사이트를 비즈니스 정책 수립 제안 때 활용할 수 있음

 

최종 지표 선정

• 최종 선정된 행정동 별 일회용품 배출량 예측 지표의 히트맵 확인
• 최종 지표를 선정
  ➡  인구수와 주요 인구 비율은 높은 상관관계를 보임

최종 지표 시각화

• 지표들의 지역별 특성 확인하여, 특성 & 자치구별 쓰레기 배출량을 시각화
• 해석 : 지표별로 뚜렷한 상관관계를 가지지는 않으며, 구 별로 특성이 다르게 나타남
• 결과 : 해당 지표를 바탕으로 클러스터링 진행

 

 

K-means Clustering

• 지역별 쓰레기 배출량 유형을 알아보기 위한 클러스터링
• 클러스터링 전에 MinMaxScaling 진행
• 엘보우 포인트를 시각화하여, 기울기를 확인하여 k 값 선정

결과 시각화

• 클러스터별로 예상 쓰레기 배출량 평균을 보면 2번이 가장 높은 배출량을 보임

 

• 클러스터별 특성을 파악(시각화)

 

 

Multiple Regression (다중회귀분석)

• 구별 데이터 로부터 동 별 데이터의 추정치 산출을 위해 다중회귀분석 시행
• 이때, 다중공선성 제거가 중요하여 공시지가 변수를 제거하고
• 동네 식당 수와 동 별 2544인구수 두 개의 지표를 쓰기로 함

 

다중회귀 분석 결과 활용 1 : 서울시 행정동 별 쓰레기 배출량 분포

• 전체적인 분포를 확인하고, 상위 10개 / 하위 10개의 행정동 쓰레기 배출량도 구해봄

 

다중회귀 분석 결과 활용 2 : 클러스터별 쓰레기 배출량이 많은 행정동 도출

• 4개 클러스터별로 쓰레기 배출량 예측, 파악
• 그 중, 주요 행정동의 특성을 분석
• 최종적으로 쓰레기 배출량이 가장 많은 지역 선정 : 마포구 서교동(클러스터 2) =>>> 입지 선정 완료