기후 분석 프로젝트

파일 구조

climate-analysis/
├── .git/                 # Git 버전 관리 시스템 관련 파일
├── data/                 # 기후 및 생산 데이터 폴더
│   ├── climate/          # 기후 데이터
│   │   ├── raw/          # 원본 기후 데이터
│   │   │   ├── australia/
│   │   │   ├── canada/
│   │   │   ├── usa/
│   │   ├── processed/    # 처리된 기후 데이터
│   │   │   ├── state/
│   │   │   ├── station/
│   ├── 밀생산량/          # 밀 생산량 데이터
├── image/                # 시각화 결과 이미지
├── plots/                # 분석 및 시각화 결과 파일
├── src/                  # 소스 코드 파일
├── .gitignore            # Git 무시 파일 설정
├── README.md             # 프로젝트 문서

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상세 설명

1. 데이터 폴더 (data/)

기후 및 밀 생산량 데이터가 저장된 폴더입니다:

• climate/: 기후 관련 데이터, raw(원본)과 processed(처리된 데이터)로 나뉩니다.
  • 원본 데이터:
    • australia/: Geraldton 지역의 강수량 및 온도 데이터 포함.
    • canada/: Saskatchewan 지역 데이터 포함.
    • usa/: North Dakota 지역 데이터 포함.
  • 처리된 데이터:
    • state/: 주(State) 수준에서 집계된 기후 데이터.
    • station/: 특정 기후 관측소에서 수집된 데이터.
• 밀생산량/: 미국, 캐나다, 호주의 밀 생산량 데이터가 포함된 폴더.

2. 이미지 폴더 (image/)

분석 결과로 생성된 이미지 파일 저장:

• 예: Australia_rainfall.png

3. 시각화 결과 (plots/)

분석 및 시각화 결과 파일이 저장된 폴더:

• 월_총_강수량_mm.png (월별 총 강수량)
• 월평균_기온_°C.png (월평균 기온)

4. 소스 코드 (src/)

데이터 처리를 위한 Python 스크립트와 Jupyter Notebook:

• data_processing.ipynb: 데이터 전처리를 위한 노트북.
• australia_get_csv.py: 호주 데이터를 처리하는 스크립트.
• test.py: 기능 테스트를 위한 스크립트.

5. 버전 관리 (.git/)

프로젝트 버전 관리를 위한 Git 파일 포함:

• Git Hooks 및 설정 파일.

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프로젝트 개요

Climate Analysis 프로젝트는 미국, 캐나다, 호주의 기후 데이터를 분석하여 강수량, 기온 변화 추이를 평가하고, 이를 밀 생산량에 미치는 영향과 연관지어 분석합니다. 데이터 시각화, 처리 스크립트, 통계 모델링을 통합하여 통찰력을 제공합니다.

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실행 방법

1. 이 저장소를 클론합니다:

   git clone https://github.com/your-repo/climate-analysis.git