s. 새롱 DATA STUDIO
예측 · 시계열

교통량 시계열 분석

시간대별 교통량을 비교하고 관측 지점의 혼잡 패턴을 읽는 분석 화면.

Python · 특징 설계 · 시계열 검증 · 데이터 시각화
INTERACTIVE DEMO

직접 살펴보는 분석 화면

합성 데이터 · 공개용 재구성
선택 기간 평균—
최대 통행량—
표시된 시점—
선택 그룹과 기간별 통행량

모든 값은 화면 기능을 설명하기 위한 합성 데이터입니다. 실제 예측 정확도나 운영 결과가 아닙니다.

차트 데이터 표로 보기
시점통행량 (대)
01 / 문제

어떤 불편을 해결하나요?

교차로별 출퇴근 패턴이 달라 전체 평균 오차만으로 모델을 평가하기 어렵습니다.

02 / 접근 방법

데이터에서 화면까지

  1. 요일과 시간대 기준으로 데이터를 정리합니다.
  2. 시간 순서에 따라 학습·검증 구간을 분리합니다.
  3. 지점별 관측과 비교선을 함께 표시합니다.
03 / 제공 가치

분석 결과를 활용하는 방식

시간대와 지점을 바꿔 추세를 비교하는 대시보드로 분석 결과를 전달합니다.

보유 포트폴리오의 해당 주제를 바탕으로 설명과 화면을 재작성했습니다. 고객명, 계약 여부, 금액과 성과 수치는 공개하지 않습니다.