← 전체 사이트맵 / 디지털 정책 R&D

🐍 정책연구 R/Python 코드 노트북

Python 3.11 / Pandas 데이터 출처: 국가통계포털(KOSIS) & 광주시 빅데이터 포털
조회수 342회

광주시 10개년 인구이동 & 공공도서관 이용 상관관계 분석

인구 유입 증가 지역과 도서관 대출 권수 간의 상관계수 산출 및 Plotly 시각화

import pandas as pd\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\ndf = pd.read_csv("gj_population_library.csv")\ncorr = df[["population_inflow", "book_loans"]].corr()\nprint(f"상관계수: {corr.iloc[0,1]:.4f}")
작성 연구자: 한국지방행정연구원 박데이터
Python 3.11 / Scikit-Learn 데이터 출처: 환경부 국가기후센터 & 도서관 탄소중립 서가 DB
조회수 219회

기후변화 취약계층 에너지 복지 도서 추천 AI 토픽모델링 (LDA)

10,000건의 기후보고서 텍스트에서 5대 핵심 정책 토픽을 추출하여 맞춤 도서 매핑

from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation\nlda = LatentDirichletAllocation(n_components=5, random_state=42)\ntopics = lda.fit_transform(doc_term_matrix)
작성 연구자: 환경정책학회 이연구