몽고메리 카운티, 메릴랜드, 출판 모든 교통 위반 2013 년 이래로 현재 총 78 만 건의 사건이 발생했습니다. 위반 위치 및 세부 정보 외에도 테이블에는 제조사, 모델, 연도 및 색상과 같은 관련 차량에 대한 정보가 들어 있습니다. 내가 여기에서 탐구하고 싶은 것은 차 색상이다.
위반 사항이 2013 년으로 만 되돌아 갔지만 자동차의 모델 연도는 훨씬 앞당겨졌습니다. 그것은 1 년 데이터가 조금 지저분 해지기 때문에 그것이 얼마나 멀리가는 지 말하기 어렵습니다. 몇 년은 명백하게 없어졌으며 (0과 9999) 또는 miscoded (95와 1013)이고 다른 것들은 적어도 의심 스럽다 (1930). 시간이 지남에 따라 추세를보고 싶으므로 어쨌든 저 데이터 년을 무시할 것입니다.
반면에 색상 데이터는 현저하게 깨끗해 보입니다. 철자가 틀리거나 이상한 색이 없어야합니다. 모든 관찰자는 청색 대 진한 파란색 또는 황갈색 대 크림과 같은 것들의 동일한 해석을 가지지 않기 때문에 여전히 품질 문제가있을 수 있습니다. 다음은 모든 인용의 색상입니다.
시간 경과에 따른 색 경향을 살펴보기 위해 연도와 색별로 요약표를 만들었습니다. 그 다음 나는 1970 ~ 2016 년을 유지하면서 매우 희소 한 해를 제거했다. 다음은 모든 데이터의 영역 차트입니다.
그것은 모양을 가지기 시작하지만 몇 가지 주요 결함이 있습니다.
초기 데이터는 여전히 트렌드를 표현하기에는 너무 시끄 럽습니다.영역의 색상이 색상 이름과 일치하지 않아 혼란 스럽습니다. 줄기 효과 전설에서.색상은 적어도 색상을 함께 그룹화하는 의미 순서를 가져야합니다.이러한 문제를 해결하려면 다음을 수행하십시오.
1985 년에 데이터를 필터링하기 시작했습니다.나는 Recode를 사용하여 일치시킬 색상 이름을 표준화했습니다. HTML 색상 이름 . 그런 다음 RGB 값을 사용하여 값 색상 열 속성을 만듭니다.값 순서 열 속성을 만들어 주문을 사용자 지정했습니다.
훨씬 더 좋으며 우리는 더 이상 전설이 필요하지 않습니다.
누적 영역 차트는 일반적으로 내부 영역 (직선베이스 라인이없는 경우)의 경향을 가릴 수 있지만 큰 경향을 충분히 볼 수 있습니다. 우리는 시간이 지남에 따라 차가 덜 다채롭고 흰색, 검정색 및 회색 음영이 일반적으로 증가하는 것을 볼 수 있습니다. 그리고 우리는 녹색이 가장 극적인 변화를 겪었음을 알 수 있습니다. 1990 년대에는 가장 인기있는 색이었습니다. 그러나 전후에 가장 일반적인 것 중 하나입니다. 그게 숲의 녹색 유행 이었나요? 아니면 1990 년대의 녹색 자동차를 다른 색상보다 더 잘 견뎌야합니까?
나는 중간에 녹색을 넣어 다른 색상들은 가장 가까운 곧은 가장자리 (위 또는 아래) 사이에 팽창을 갖지 않을 것입니다. 더 적은 것의 정신에서, 우리는 유사한 몇몇의 색깔을 함께 결합 할 수있다.
이제 우리는 적게 세부 사항 그러나 더 일반적인 추세에 관한 접근 가능한 정보.
누적 된 영역을 겹친 선과 비교하는 것은 흥미 롭습니다.
파선은 흰색을 나타냅니다. 개별 트렌드를 더 잘 볼 수는 있지만, 부분적으로 전체적인 의미와 회색 음영과 같이 인접한 색상을 정신적으로 결합하는 기능을 잃어 버렸습니다.
우리가보고있는 것을 상기시켜주는 것은 가치가 있습니다. 우리는 판매 된 모든 자동차 또는 도로의 모든 차량의 무작위 샘플을보고 있지 않습니다. 우리는 몇 년 동안 한 카운티의 교통 위반과 관련된 자동차만을 찾고 있습니다. 일부 자동차는 반드시 여러 번 표시됩니다.
이것이 데이터 약점의 큰 약점인지 위대한 힘인지 결정할 수 없습니다. 우리는 우리가 필요로하는 데이터 대신에 가지고있는 데이터를 분석합니다. 우리가 맹목적으로 추측 할 때 약점이 있지만, 알려지지 않은 것들을 특성들로부터 추출하기에 충분할 때 힘이됩니다.
이 데이터의 경우, 두 가지 주요 미지수는 자동차 색의 지역적 차이와 차량 색간의 상관 관계와 교통 위반을 일으키는 것 (당연히 또는없는 것)입니다. 1 년 동안 이러한 요인을 제거 할 수 있다면 우리는 일반화에 대한 확신을 가질 수 있습니다.
DuPont은 자동차 색상 인기에 대한 설문 조사를 게시합니다. 데이터를 흘끗 보임 . 그 중에서도 색상 환경 설정이 전 세계적으로 다르다는 것을 알 수 있으므로 메릴랜드 교통 위반 데이터를 북미 색상 판매와 비교합니다.
Google의 데이터와 조사 결과를 백분율로 비교 한 기울기 차트는 다시 흰색을위한 파선을 사용합니다.
흰색, 적색, 갈색 차가 교통 위반 데이터에서 예상보다 자주 나타나지 않는 것처럼 보입니다. 차이를 확인하려면 테스트 확률 JMP의 배포 플랫폼에있는 명령. 그렇게하면 2009 년부터 32,000 대의 자동차 인구에서 이와 다른 백분율을 보았을 때 p 값이 실질적으로 0이됩니다. 더하기 측면에서 적어도 다른 색상은 각 샘플에서 동일한 순위 순서를 가지므로 차이점이 2 차적 요소입니다.
그 이유와 그 차이에 대한 가장 유력한 설명이 시간과 관련이 없기 때문에 나는 위의 차트에 표시된 거친 시간 추세가 의미가 있음을 여전히 희망합니다.
흰색, 빨강 및 갈색 자동차가 듀폰 조사에서보다 교통 위반이 적게 나타나는 이유에 대한 모든 이론은 무엇입니까?
비즈니스 카 쓴 :
안녕 시안,
이 게시물에 정말 흥미로운 통계. 나는 항상 빨간 차가 가장 많이 끌어 당겼다라고 생각할 것이다. 검은 색, 은색 및 흰색 자동차가 가장 많은 부분을 차지하고 있는지 궁금합니다.
데이터를 보내 주셔서 감사합니다.
데니스
