빅데이터 공모전 준비_day2

주제 정하기

고용장려금, 직업훈련, 청년수당 데이터분석에 따른 실제 취업률(예산대비 얼마나 효과가 있는지 분석)
- 20대 사회 초년생, 경력 단절 여성 취업지원에 따른 취업률
→ 예산 쓰는게 실질적으로 도움이 되는지 현황 분석 및 보완점 제안

 

참고자료

 

DataMap_DataStory/데이터스토리_코드_3.MZ데멘티_경기도 청년통장 데이터 분석을 기반으로 한 청년정책 개선방안 제안.ipynb at master · niadatamap/DataMap_DataStory · GitHub

GitHub - niadatamap/DataMap_DataStory: 통합데이터지도에 게제된 데이터 스토리 분석 소스

전체현황 | 데이터 현황 | 통합 데이터지도 (bigdata-map.kr)

데이터 현황 - 통합 데이터지도

moel.go.kr/info/publicdata/publicopen/list.do

내일을 위한 고용노동부 - 고용노동부가 밝은 미래를 열어드립니다

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1. 데이터분석 포스터란 무엇인가?
- 주제에 대한 통계자료수집 및 해결 방법에 관한 내용을 한 장의 발표자료로 완성한 것을 의미
- 주제, 문제 제기, 문제 해결 방법(탐구방법), 이용 자료, 분석결과, 논의사항, 결론, 제안(기대효과) 등을 통해 주제 탐구
- 데이터분석 포스터는 간단하면서도 논리적이어야 함
- 뚜렷한 목표와 통계결과물 그리고 결론이 있어야 함
- 자료와 그래프의 설명(의미)이 포함되어야 함
- 자료의 의미에 대한 설명이 포함되어야 함
- 가능한 시각적으로 매력적이고 창의적이어야 함
- 주최측에서 제시하는 자료 1종 이상을 활용해야함
통계데이터센터(SDC) 제공자료, 마이크로데이터(RDC용, 공공용), 빅데이터 활용지표(온라인가격자료, 생활경제지표, 경제키워드분석, 모바일유동인구지도),지도로 본 빅데이터(SGIS) SDC 및 RDC용 자료 활용 시 심사평가기준의 '데이터 활용성' 평가항목 우대

- 복잡하지 않고 이해하기 쉬워야 함


2. 포스터 주제
- 주제는 자유주제(정책, 창업, 사업, 학업 관련, 기타 연구)
- 사람들이 흥미를 가질 수 있거나 활용성이 높은 유용한 주제
- 쉽게 내용을 이해할 수 있고 결론을 내릴 수 있는 주제
- 연구 결과의 내용이 의미나 효과가 있는 주제

▶ 국가 지원이 실제 청년 취업률에 얼마나 영향 끼지는지 확인 -> 개편안 제안 
(고용 장려금, 직업 훈련, 청년수당, 경력단절 여성 지원 등) 

-> 데이터 분석: 태블로로 데이터 시각화로 현황, 분석 진행
-> 여러 지원 중 어떤 지원이 실질적으로 가장 효과가 있었고 이렇게 개선하면 좋을 거 같다.


▶ 경력 단절 여성 재취업률

1. 현황 분석
경력 단절 여성들의 현황 파악
-> 여성들의 경력 단절 사유(ex. 육아, 병간호 등) / 경력 단절 연령대 / 경력 단절 기간 / (재취업시) 경력 단절 기간 / 경력 단절 전 재직 회사 업계 / (재취업시) 입사한 곳의 업계

현 기업들의 연령대별 남녀 재직 및 남녀 임원 비율 / 각 기업의 육아휴직 사용 비율 및 사용자 남녀 비율 / 가족돌봄휴가 남녀 사용 비율 / 남녀 임금 비율

위 데이터들을 살펴보며 여성들의 경력이 단절될 수 밖에 없는 이유와 재취업이 어려운 이유를 살펴보고 경력 단절 사유를 완화할 수 있는 국가적인 차원의 제도를 강화 또는 신설할 부분이 있는지 살펴보기

▶ 업무와 주거의 거리에 따른 취업률 인구
1. 선택한 사유 
 - 수도권과 광역시에만(수도권집중화) 집중되어 있는 직업들로 인해 주거지가 수도권과 광역시 위주로 집중되어 있어 지방이 더욱더 고립되는 현상이 발생
 - 좋은 예시로는 공공기관이 세종, 대전, 경주 등 광역시 외 지역으로 이전함에 따라 이전에 비해 상권의 활성화가 진행됨.
 - (조금 더 넓게 보면) 20,30 대 청년들의 주 일터가 지방이 아닌 수도권, 광역시에 집중됨에 따라 
 - 따라서, 다른 지역들도 지역 활성화를 위해 이러한 방법을 고안할 필요가 있으음

2. 활용 데이터
 - 인구가구통계등록부(인구), 취업활동 통계등록부(취업활동, 고용), 사업장 기초DB(4대보험), 성연령대별 유동인구, 시간대별 유동인구, 요일별 유동인구, 성 연령별 유입인구, 성 연령별 직장인구, 인구이동정보(전입인구) 인구이동정보(전출인구), 인구이동정보(통근인구), 1000대 상권 정보 등등