[Tableau] 하이라이트 지도: 가뭄 피해는 누구에게, 어디서, 어떻게 발생할까?

하이라이트 지도로 지도에 색을 입혀 수치를 표현할 수 있습니다.

지금까지 지도 시각화는 Python의 folium이나 QGIS라는 전문 프로그램을 활용해 해왔습니다.

위경도를 맞추고, 연도별로 다르게 구획된 시군구 경계를 적용하기 위해 SHP 파일을 수없이 변경했었죠.

전처리는 공통적으로 필요하겠지만 Tableau 환경에서 몇 번의 클릭만으로 시각화를 할 수 있었습니다.

구태여 어려운 기술을 활용할 필요가 없겠다는 생각이 들었습니다.

 

• 활용법:
  • 지리 데이터의 크기를 시각적으로 비교
  • 시계열적 비교 가능
• Tips
  • • 적절한 배경을 사용하자: '맵-배경맵'을 통해 배경을 변경할 수 있지만 필요할 때만 변경할 것
    • 경로가 존재하는 경우 선으로 이어주자: 지하철 통행량 데이터는 역의 위치와 통행량 데이터가 포함되지만 역들이 이어지지 않을 수 있다. 선으로 이어 맥락을 부여하자!(스파이더 지도, 기점-종점지도)

 

1. 데이터

한국수자원공사_가뭄대응정보_가뭄 피해정보

Column	dtype
연도	char->geo
구분	char->geo
읍면동	char
피해유형	char
피해인구	int
피해시작일	datetime
피해종료일	datetime

 

 

2. 질문

• Q1: 가뭄 피해 인구는 시도, 시군구/ 연도별로 어떤 차이가 있을까?
• Q2: 지역별로 어떤 유형의 가뭄 피해가 발생할까?
• Q3: 지역별로 가뭄 피해 기간은 어떤 차이가 있을까?

• A1: 가뭄 피해 인구의 시도, 시군구/ 연도별 차이
  • 요약: 가뭄 피해 인구가 가장 많은 지역은 강원도, 2순위는 전라남도. 특히 전남은 2007년 이후 2020년까지, 강원도 또한 10년 동안 가뭄 피해 발생
  • 시군구별 특징
    • 전남, 특히 완도군의 가뭄 빈도가 높지만 시도 차원에서는 다소 국소적임
    • 강원도는 넓은 범위에 많은 인구가 피해를 입고 있음. 특히 속초의 가뭄 피해 인구가 가장 많음
  • 예상 원인
    • 지리적 차이: 평야, 도서지역과 내륙, 산간 지역
    • 인구 밀도: 농업 인구 종사자의 인구 밀도
    • 수원지로부터 거리
     

 

• A2: 지역별 가뭄 피해 유형
  
  • 제한급수: 완도, 신안, 속초, 태백, 남해 등
  • 운반급수: 완주, 옹진, 충주 등
  • 제한운반: 정선 등

 

 

• A3: 가뭄 피해 기간
  
  • 완도(5217일), 가평(7426일), 경기도 광주(3761일): 이 지역은 가뭄의 근본 원인이 오랫동안 해결되지 않고 있음
  • 속초(288일)는 규모가 컸을 뿐 지속적인 피해는 아니었음