안녕하세요.
이번 포스팅은 저번 빅데이터 아이디어 공모전 참가 포스팅 입니다.
아쉽게도 수상은 하지 못했지만 빅데이터를 이용해서 어떻게 공모전에 참가했는지 그 과정을 담아봤습니다.
저희 팀원은 총 네명이었고 여러번의 회의 끝에 노인분들을 위한 금융 서비스를 개발하기로 결정했습니다.
이름하여 찾아가는 금융버스 입니다.
평상시 은행을 가기 힘들어서 은행업무에 차질을 겪는 분, 혹은 원하는 금융서비스가 있지만 제대로된 금융교육을 받지 못해서 서비스 이용에 어려움을 겪는 어르신들을 위한 금융서비스 제공이 목표입니다.
정확한 서비스 제공으로는
1. 은행업무 : 입출금 서비스 공과금 처리등의 업무
2. 금융상담 : 노후 설계, 자산 관리, 불법 금융 피해 상담 업무
3. 금융교육 : 인터넷 뱅킹 사용 교육, 보이스 피싱 예방 교육 업무
이렇게 세가지로 구분을 했습니다.
금융버스 노선 선정을 위한 데이터는 크게 2가지로 나눠서 사용했습니다.
1 노인접근 용이 지역
2 금융 취약 지역
이 두가지의 간극을 계산 하여 도출된 분석종합 결과를 단계구분도로 시각화 하였습니다.
노인 접근 용이 지역은
3가지의 빅데이터를 통해 도출했습니다.
각 자치구별의 데이터들을 엑셀화하고 파이썬을 이용하여 단계구분도로 표현한후
사전 설문조사를 통해 반영된 가중치를 기반으로
노인 접근 용이 지역이라는 새로운 단계구분도를 뽑아냈습니다.
설문조사의 근거 타당성은 monkey survey 를 통하여 확실하게 결정한 후 사용했습니다.
두번째인 금융 취약지역을 도출하기 위해서는 두가지의 빅 데이터를 이용했습니다.
두 데이터의 통합을 위한 가중치는 기존 선행 논문의 내용을 참고하여
근린생활시설에 대한 선호도를 바탕으로 가중치를 부여해 시각화하였습니다.
최종적으로 노인 접근 용이 지역과 노인 금융 취약 지역의 간극을 계산하여
최종 데이터를 뽑아내게 됩니다.
버스노선 선정을 위해 시범 지역을 설정하고
가장 높은 점수를 받은 은평구에서 찾아가는 금융버스를 운영하게 됩니다.
은평구의 노인인구를 파악하여 가장 높은 동을 순서대로 파악하고 군집화 과정을 거칩니다.
군집화 된 데이터를 실제 지도에 시각화 하여 구체적인 버스 노선을 설정하게 됩니다.
