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khuda-data/khudata-team5-lowbirth

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khudata-team5-lowbirth

🧠 프로젝트 개요

우리 팀은 지속적으로 낮아지는 출산율의 원인을 파악하고, 데이터 기반 해결책을 제시하고자 합니다. 단순히 출산 장려 정책만으로는 해결되지 않는 저출산 문제의 근본 원인을 탐색하고, 사회 구조적 해결 방안을 도출하는 것이 목표입니다.


🔍 분석 배경 및 문제의식

  • 출산율이 계속해서 낮아지고 있음
  • 정부는 다양한 장려책을 내놓고 있지만 실질적인 효과는 미비
  • 출산을 꺼리는 구조적 이유에 주목할 필요가 있음

📊 데이터 분석 방향

  1. 집값, 취업률, 출산율 간의 상관관계 분석

    • 높은 집값과 낮은 출산율 사이에 뚜렷한 상관관계 확인
    • 취업률과 출산율은 비교적 낮은 상관관계
  2. 집값 상승의 원인 분석

    • 수도권(서울, 경기, 인천)으로의 과도한 인구 집중이 주요 원인으로 나타남
  3. 수도권 집중 현상의 추이 분석

    • 수도권이 전국 총생산에서 차지하는 비율을 연도별로 시각화
    • 수도권 의존도가 점점 증가하고 있는 현실 확인

💡 핵심 인사이트

  • 높은 집값이 출산 기피의 주요 원인
  • 집값 상승은 수도권 집중에 의해 발생
  • 단순한 출산 장려가 아니라 수도권 집중 완화가 필요

✅ 최종 결론

저출산 문제의 근본적 해결책은 지방 분산과 균형 발전입니다.

사람들이 지방에서도 양질의 일자리와 삶의 질을 누릴 수 있다는 확신을 가질 수 있어야, 결혼과 출산을 고려할 수 있습니다.

따라서,

"지방에 대한 지속적인 투자와 균형 있는 발전 정책이 저출산 해소의 핵심이다."


🛠 사용한 기술 및 도구

  • Python (pandas, matplotlib, seaborn)
  • 공공데이터포털 및 KOSIS에서 수집한 통계자료

📁 폴더 구조

  • 📁 data # 원본 및 전처리된 데이터
  • 📁 analysis # 분석 코드 및 노트북

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