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코로나 바이러스 감염증 (COVID-19) 현황 데이터 시각화
유통

코로나 바이러스 감염증 (COVID-19) 현황 데이터 시각화

코로나 바이러스는 올해 초부터 정치, 경제, 사회, 문화를 통틀어 국가 전체에 큰 영향을 미쳤다.
바이러스는 사람을 매개로 전세계 곳곳까지 빠르게 확산되었지만, 혼란 속에서도 사람들의 노력으로 감염에 관한 여러 데이터가 확보되었다.
코로나 바이러스가 남긴 데이터의 패턴을 찾아 다양한 기법으로 분석을 통해 확산을 예측한다면, 최적의 방역
조치를 결정하는데 도움이 될 것이고, 우리는 좀 더 빠르게 코로나 바이러스를 극복할 수 있을 것이다.
본 분석에서는 코로나 바이러스의 확산 현황 데이터를 통해 코로나 바이러스의 특성을 분석해보고자 한다.

작성자 : 김민수

본 분석에서는 KDX 한국데이터거래소의 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 현황 데이터셋을 이용하여 국내 및 해외의 코로나 바이러스 확산 현황을 시각화 하였다. 이로써 코로나 바이러스가 확산되는 패턴을 연구하고, 향후 적절한 방역조치를 마련하는데 참고가 될 수 있는 자료를 제공하고자 한다.

활용한 데이터 셋은 다음과 같다.

상세정보
구분 원천 데이터셋 링크 비고
코로나19 감염현황 https://kdx.kr/data/view?product_id=25918 KDX 한국데이터거래소 플랫폼 제공
코로나19 연령별·성별 감염현황 https://kdx.kr/data/view?product_id=25918 KDX 한국데이터거래소 플랫폼 제공
코로나19 시·도발생 현황 https://kdx.kr/data/view?product_id=25918 KDX 한국데이터거래소 플랫폼 제공
코로나19 해외발생 현황 https://kdx.kr/data/view?product_id=25918 KDX 한국데이터거래소 플랫폼 제공

코로나19 감염현황 (Covid19InfState.xlsx)

상세정보
컬럼 명 의미
seq 고유값
stateDt 기준일
stateTime 기준시간
decideCnt 확진자 수
clearCnt 격리해제 수
examCnt 검사진행 수
deathCnt 사망자 수
careCnt 치료중 환자 수
resultNegCnt 결과 음성 수
accExamCnt 누적 검사 수
accExamCompCnt 누적 검사 완료 수
accDefRate 누적 환진률
createDt 등록일시분초
updateDt 수정일시분초
컬럼 수 14
로우 수 291
기간 2020-01-01 ~ 2020-10-14

코로나19 연령별·성별 감염현황 (Covid19GenAgeCaseInf.xlsx)

상세정보
컬럼 명 의미
seq 고유값
Gubun 시도명(한글)
confCase 시도명(중국어)
confCaseRate 시도명(영어)
death 사망자 수
deathRate 전일대비 증감 수
criticalRate 격리 해제 수
createDt 등록일시분초
updateDt 수정일시분초
컬럼 수 9
로우 수 2080
기간 2020-04-02 ~ 2020-10-13

코로나19 시·도발생 현황 (Covid19SidoInfState.xlsx)

상세정보
컬럼 명 의미
seq 고유값
stdDay 기준일시
gubun 시도명(한글)
gubunCn 시도명(중국어)
gubunEn 시도명(영어)
deathCnt 사망자 수
incDec 전일대비 증감 수
isolClearCnt 격리 해제 수
qurRate 10만명당 발생률
defCnt 확진자 수
isolIngCnt 격리중 환자수
overFlowCnt 해외유입 수
localOccCnt 지역발생 수
createDt 등록일시분초
updateDt 수정일시분초
컬럼 수 15
로우 수 4529
기간 2020-03-01 ~ 2020-10-14

코로나19 해외발생 현황 (CovidNatInfState.xlsx)

상세정보
컬럼 명 의미
seq 고유값
nationNm 국가명
nationNmEn 국가명(영문)
nationNmCn 국가명(중문)
natDeathCnt 국가별 사망자 수
natDefCnt 국가별 확진자 수
stdDay 기준일시
createDt 등록일시분초
updateDt 수정일시분초
areaNm 지역명
areaNmEn 지역명(영문)
areaNmCn 지역명(중문)
natDeathRate 확진률 대비 사망률
컬럼 수 13
로우 수 45328
기간 2020-03-09 ~ 2020-10-14

수집한 데이터셋의 중복된 날짜를 제거하기 위해, 동일한 날짜에 시간순으로 나열된 데이터는 마지막 시간을 제외하고 제거하는 방식으로 데이터를 일(day) 단위 수정하였으며, 탐색적 분석을 통해 2020년 8월 2일의 이상치 데이터를 제거하고 분석하였다.

국내 코로나 확진자의 성별, 연령대, 지역별 상대적비율을 시각화 한 것은 다음과 같다.

국내 코로나 환자의 수를 다양한 기준을 통해, 시간순으로 시각화 한 것은 다음과 같다.

- 시간에 따른 검사 수를 살펴보았다. 매일 일정한 수를 검사하는게 아니라 날짜별로 검사수의 변동폭이 상당히 큰 것을 확인할 수 있다. 검사수가 많으면 확진자 수가 많은것은 당연하므로, 코로나 확산 정도는 검사수와 확진자 수를 동시에 고려해서 판단해야 함을 유추할 수 있다.

- 시간에 따른 확진 확률을 살펴보았다. 매우 변동폭이 큰 것을 확인할 수 있다. 확진자 수와 마찬가지로 확진 확률은 코로나의 확산세를 살펴볼수 있는 지표로 활용할 수 있다.

- 시간에 따른 확진자 수와 치료중인 사람 수를 동시에 시각화해서 살펴보았다. 치료중인 사람 수의 하락 추세는 확진자의 감소 추세보다 늦게 떨어지는 것을 알 수 있다.

- 시간에 따른 확진자 수와 확진 확률을 각각 0과 1사이 범위로 만들어 추이를 비교해 보았다. 확진자 수가 줄어들 때도, 확진 확률은 늘고있는 구간이 몇 군데 있음을 확인했다. 이로써 확진자 수만으로 코로나의 확산세를 판단해선 안됨을 알 수 있다.

확진자를 다양한 기준에 따라 분류 후, 각각의 추이를 동시에 시각화한 것은 다음과 같다.

관련기사 링크 바로가기

위의 시각화 과정을 통한 분석 결과는 다음과 같다.


  • 결론1:

    국내 코로나 확진자 수는 지역별로 편차가 심하고, 인구수에 정확히 비례하지는 않는 것을 확인하였다.

  • 결론2:

    확진자 수가 감소해도 검사수가 적어서 확진자 수가 적게 나오는 경우도 있기 때문에 확산세를 정확히 판단하기 위해서는 확진자 수와 확진 확률을 동시에 고려해야 한다.

  • 결론3:

    코로나 사망률은 50대 이상이 98퍼센트 이상을 차지한다. 고령일수록 코로나 바이러스에 더욱 취약한 것을 알 수 있다.

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