R | RLab_Chap15(데이터분석사례) | 2020-12-14

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서울시 상가정보 엑셀파일 다운로드 링크

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# 분석 대상 데이터 준비

# 지도 서비스의 중요성
# 공공데이터 포털사이트에서 상가정보를 다운로드함.
# 서울시 자료만 따로 추출
# 서울시 상가정보: 2015년 12월, 2016년 6월,12월 ,2017년 6월, 12월 이렇게 총5회에 걸쳐서 조사된것.
# 데이터가 들어 있는 파일들에서 필요한 열만 선택한 후 5개 파일을 하나로 합치는 작업예정

install.packages("readxl")
library(ggplot2)
library(ggmap)
library(readxl)

files <- c("201512","201606","201612","201706","201712")
colums <- c("상가업소번호","상호명","상권업종대분류명","상권업종중분류명","상권업종소분류명","시군구명","행정동명","경도","위도")

ds.total <- NULL

for (i in 1:length(files)) {
  filename <- paste("seoul_",files[i],".xlsx", sep = "") #파일이름 만들기
  cat("read", filename, "...\n") #읽을 파일 이름을 콘솔에 그대로 출력
  ds <- read_excel(filename)     #엑셀 파일 읽기
  ds <- data.frame(ds)           #데이터프레임으로 변환하기
  ds <- ds[,colums]              #분석에 필요한 변수만 추출하기
  ds$수집연월 <- rep(i, nrow(ds)) #데이터 수집 시점명령(1,2,3,4,5)
  ds.total <- rbind(ds.total, ds) #5개의 읽은 엑셀파일 ds.total데이터 프레임에 붙이기
}

head(ds.total)

# 데이터 탐색 ---------------------------------------------------------
str(ds.total)

# unique() 함수 : 중복된 값을 하나만 나오게 하는 함수
unique(ds.total$수집연월) 
unique(ds.total$상권업종대분류명) #9개
unique(ds.total$상권업종중분류명) #102개
unique(ds.total$상권업종소분류명) #772개

# NA포함여부
sum(is.na(ds.total))

# 201712 수집 데이터만 추출
ds.201712 <- subset(ds.total,ds.total$수집연월 == 5)
head(ds.201712)
dim(ds.201712)

# 업종별 점포수(대분류) 그래프 작성
store.level_1 <- aggregate(ds.201712[,1], by=list(대분류=ds.201712$상권업종대분류명), FUN=length)
store.level_1

# x라는 열이름 대신에 coount로 바꾸기
names(store.level_1)[2] = c("count")
store.level_1

# 막대그래프 그리기
ggplot(store.level_1, aes(x=대분류, y=count)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 0.8, fill="blue")+
  ggtitle('업종별(대분류) 점포수')+
  theme(plot.title = element_text(color = "black", size = 20, face="bold"))

# 구별 점포수 그래프 작성하기(집계함수)
store.region <- aggregate(ds.201712[,1], by=list(구이름 = ds.201712$시군구명), FUN=length)

store.region
names(store.region)[2] = c("count")
store.region

# 막대그래프 그리기
ggplot(store.region, aes(x=구이름, y=count)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 0.8, fill="blue") +
  ggtitle("구별 점포수")+
  theme(plot.title = element_text(color = "black", size = 20, face="bold"),
        axis.text.x=element_text(angle= 45))
  
# 지도 위에 구별 점포수 표시
store.region.loc <- aggregate(ds.201712[,c("경도","위도")], by=list(구이름=ds.201712$시군구명), FUN=mean)
store.region.loc

# 구별 통계에다가 경도와 위도를 합쳐서 데이터프레임 생성하기
store.region <- data.frame(store.region, store.region.loc[,2:3])
store.region

# API 키 등록
register_google(key="")

cen <- c(mean(store.region$경도), mean(store.region$위도))
cen

# 지도 얻기
map <- get_googlemap(center = cen,
                     maptype = "roadmap",
                     size = c(640, 640),
                     zoom = 11)
gmap <- ggmap(map)

gmap + geom_point(data = store.region,
                  aes(x=경도, y=위도, size=count),
                  alpha=0.5, col="red") +
  scale_size_continuous(range = c(1, 18)) +  #원의 크기 조절
  geom_text(data = store.region,
            aes(x=경도, y=위도),             #텍스트 위치       
            size=3,                          #텍스트 크기
            label=store.region$구이름)       #텍스트 내용