반려동물 데이터 시각화 및 가설 검증 / 코드스테이츠 PMB 16기 W6D4

W6D4

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반려동물 데이터 시각화 및 가설 검증

반려동물 데이터를 통한 가설 설정 / 코드스테이츠 PMB 16기 W6D3

 어제 반려동물 관련한 데이터를 KOSIS에서 열람하고, 그를 기반으로 3가지 가설을 설정해볼 수 있었다. 오늘은 그 가설 검증에 필요한 데이터들을 추출 및 가공하여 시각화를 진행한 후, 가설과 실제 결과를 비교해보고, 비교 결과에 대한 분석을 진행해보도록 하겠다.

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시각화 및 가설 검증

- 계산 및 시각화 과정은 Excel과 PopwerPoint로 진행

1) 가설 1 :  '반려동물 보유 1인 가구' 중 인구 밀도가 높은 시도(특별시, 광역시, 도)에 살수록 '개를 기르는 비율'이 낮을 것이다.

- 먼저, KOSIS내 '가구원수별/반려동물 보유 유형별 가구-시도' 자료를 Excel로 다운받아 검증에 필요한 데이터 추출 및 비율 계산 진행 (소수점 셋째 자리에서 반올림해서 표시)

• 행정구역별(시도) : 대한민국 내 특별시, 광역시, 도 (총 17개, 세종시의 경우 특별자치시, 제주도의 경우 특별자치도)
• 가구원수 : 가구원 수에 따른 유형 (이 과정에선 '1인가구'만 필요하기에 해당 데이터만 추출)
• 반려동물보유가구-계 : 종류 상관 없이 반려동물을 1마리 이상 보유하고 있는 가구의 수
• 단일-개 : 개 1종류 보유한 가구의 수
• 복합-개+고양이 : 개와 고양이 2종류를 보유한 가구의 수
• 복합-개+기타 : 개와 기타 반려동물 2종류 이상을 보유한 가구의 수
• 복합-개+고양이+기타 : 개와 고양이 그리고 기타 반려동물까지 3종류 이상을 보유한 가구의 수

- 해당 자료 조사 당시인 2020년 시도별 인구밀도 확인을 위해 KOSIS에서 '인구밀도(인구주택총조사기준)', 통계청, 인구총조사, 2021년 자료 열람 및 다운 (이 순서에 따라 차트 가로축 시도 순서도 좌측부터 내림차순으로 정렬)

인구 밀도 단위 : 명/㎢

https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B08024&conn_path=I2 

KOSIS

- 세로 막대 차트로 시각화, 이 과정에서 어제 글에서는 가로 막대 차트를 사용할 예정이었으나, 시각화 진행 중 세로 막대 차트가 더 데이터들 간 차이 파악이 용이해 세로 막대 차트로 결정 (비율 데이터 값이 60~90% 사이인걸 반영해 세로 축 시작 값을 50%로 설정)

- 가설 검증 결과 :

 행정구역을 인구밀도 값에 따라 좌측부터 내림차순으로 정렬했기에(서울 15,839명/㎢로 최고, 강원 90.4명/㎢로 최저), 설정한 가설에 따르면 막대 그래프가 좌측부터 우측으로 점점 높아져야한다. 하지만 실제 결과에선 대전부터 다시금 내려가고, 다른 지역 역시도 비율이 왔다갔다 하기에 검증 결과 불일치

 

- 불일치 이유 분석 : (데이터나 검색 결과가 없어 추측에 의존했음을 미리 밝히겠다.)

 단순히 인구밀도만 비교해서 검증 결과를 내기엔 고려할 사항이 너무 많이 필요했던 가설이었던 것 같다. 1인 가구라 해도 거주하는 주택 유형이 다 다르며, 단순히 인구밀도를 떠나서 지역마다 반려동물을 기를 수 있는 환경의 차이가 많이 다를 것이다. 물론 인구 밀도가 가장 높은 서울은 63.78%로 반려동물 보유 1인 가구 중 개를 기르는 비율이 가장 낮고, 인구밀도가 가장 낮은 강원이 80.99%로 전남, 경북, 전북 다음으로 비율이 높다는 것은 어느 정도 경향은 존재하는 것으로 볼 수 있었다. 실제로 막대 그래프가 인구밀도가 낮은 우측으로 갈 수록 점차 우상향 하는 경향도 있으니 말이다.

 

 다만 경향은 경향이고, 결국에 세운 가설과 일치하다고 하기에는 데이터가 일치하지 않는 부분이 많다. 따라서 앞서 얘기했듯이 인구밀도만 놓고 검증하기에는 주택의 유형, 지역마다의 환경 등 고려할 사항이 많았기에 실제 결과와 차이가 있었다고 판단했고, 가설 설정에 있어 그러한 점들을 더 고려하고 조금 더 세부적으로 가설을 설정했어야 했다는 아쉬움이 남는다. 예를 들어 '행정구역별 반려동물 보유 1인 가구 중, 인구밀도가 가장 높은 서울의 반려동물 보유 1인 가구가 개를 기르는 비율이 가장 낮을 것이다' 와 같이 가설의 범위와 기준을 좀 더 세부적으로 설정했다면 오히려 이로 인해 위와 같은 경향성을 파악할 수 있었다는 결과를 도출할 수 있었을 것이다.

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2) 가설 2 : 전국적으로 '거처 종류 별 반려동물 보유 가구' 중 '단독주택'에서 '두 종류 이상의 반려동물을 같이 기르는 비율'이 가장 높을 것이다.

- 가설 1과 마찬가지로 KOSIS내 '거처의종류별/반려동물 보유 유형별 가구-시도' 자료를 Excel로 다운받아 검증에 필요한 데이터 추출 및 비율 계산 진행 (소주점 셋째자리에서 반올림해서 표시)

• 거처의 종류별  : 거처 종류 유형 (총 7개)
• 반려동물보유가구-계 : 종류 상관없이 반려동물을 1마리 이상 보유하고 있는 가구 수
• 복합-계 : 반려동물을 2종류 이상 보유하고 있는 가구 수

- 세로 막대 차트로 시각화

- 가설 검증 결과 : 단독주택 6.81% 보다 비거주용 건물 내 주택이 7.01%로 더 높게 나와 검증 결과 불일치

 

- 불일치 이유 분석 : (데이터나 검색 결과가 없어 추측에 의존했음을 미리 밝히겠다.)

 우선 비거주용 건물 내 주택의 확실한 정의에 대해서 알지 못했던거 같다. 비거주용 건물 내 주택에 대한 정의와 해설은 아래 사진과 같다.

 즉, 영업을 하면서 일부 부분에선 거주도 할 수 있는 건물을 의미한다. 제대로 정의를 알고 나니 반려동물 전문 카페 유형이 제일 먼저 생각났다. 반려동물 전문 카페를 운영하는 업주들은 대부분 본인의 반려동물도 보유하고 있다. 카페와 같은 애완시설을 운영하면서 그 건물내에서 거주도 하는 유형의 사람들이 다른 종류의 반려동물을 같이 기르고 있는 경우가 있다보니 비거주용 건물 내 주택의 비율이 올라간 것이라 생각된다.

 

 또한 반려동물을 보유하고 있는 단독주택 가구의 수는 약 106만 가구로 유형 중 주택과 아파트에 이어 3위지만, 비거주용 건물 내 주택은 약 4만 7천 가구로 유형 중 가장 적다. 단독주택은 애초에 주거를 목적으로 지어졌고, 비거주용 건물 내 주택은 주 목적이 영업이고 그 영업이 애견 관련된 것이라 위와 같은 경우가 많다면, 단독주택 대비 적은 가구 수에 비해 두 종류 이상의 반려동물을 같이 기르는 가구의 수는 올라가 가장 높은 비율을 보이지 않았나 추측한다.

 

사전식보기>통계용어및지표>통계이해

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3) 가설 3 : 가구원 수 유형 별 반려동물 보유 가구' 중 '1인 가구 유형'이 '개나 고양이 중 한 종류만 기르는 비율'이 가장 높을 것이다.

- 가설 1과 마찬가지로 KOSIS내 '가구원수별/반려동물 보유 유형별 가구-시도' 자료를 Excel로 다운받아 검증에 필요한 데이터 추출 및 비율 계산 진행 (소주점 셋째자리에서 반올림해서 표시)

• 가구원수 : 가구원 수에 따른 유형 (총 7개)
• 반려동물보유가구-계 : 종류 상관없이 반려동물을 1마리 이상 보유하고 있는 가구 수
• 단일-개 : 개 1종류 보유하고 있는 가구 수
• 단일-고양이 : 고양이 1종류 보유하고 있는 가구 수

- 세로 막대 차트로 시각화 (비율 데이터 값이 80~100% 사이인걸 반영해, 세로 축 시작 값을 50% 설정)

- 가설 검증 결과 : 1인 가구 유형이 92.56%로 가장 높은 비율을 보여 검증 결과 일치

 

- 일치 이유 분석 : 

 반려동물을 두 종류 이상 기른다는 것은 많은 어려움이 따른다. 고양이와 개 같은 경우는 사료도 따로 준비해야되고, 각 종류마다 신경써야 하는 부분들이 많이 다르기도 하다. 또한 이제는 정말 반려동물이 가족의 개념으로도 받아들여지기에 과거보다 반려동물에게 쓰는 마음에 더불어 시간과 돈이 더 늘어나기도 했다.

 위는 반려동물 마리당 평균 양육 비용을 집계한 동물보호국민의식조사의 사진이다. 반려견의 경우에는 월에 약 15만원, 반려묘는 약 13만원이 든다고 한다. 한 종류일 경우 크게 부담이 가지 않을 수는 있지만, 종류가 늘어나고 그 수가 늘어나면 1인 가구 혼자서 부담지기엔 무리가 갈 수 있다. 또한 가족이 늘어난다는 것은 그 비용과 시간만큼 책임져야할 것들 역시 많아진다고 할 수 있다.

 

 이런 이유에서 반려동물을 보유한 1인 가구가 대표 반려동물인 개나 고양이 중 한 종류만 기르는 비율이 가장 높았다고 생각했다. 2인 가구 유형과 비교하면 큰 차이는 나지 않지만 구성원의 수가 늘어날 수록 한 종류만 기르는 비율이 점점 낮아지고 있다는 점에서 반려동물에게 더 신경을 쏟아줄 수 있는 환경일수록 여러 종류의 반려동물을 기르는 경향이 있을 것이라고 추측할 수 있었다.

 

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오늘은 이렇게 어제 설정한 가설을 토대로 데이터를 시각화 해보고 가설을 검증해볼 수 있었다. 'Data-driven Thinking, 데이터 기반의 사고'가 PM에게 있어 얼마나 필요한지 깨달을 수 있었던 과정이었고, 데이터가 가진 중요성에 대해서도 한번 더 인지할 수 있었다. 3가지 가설 중 2가지나 가설 검증에 실패했지만, 이는 앞으로 경험하게 될 수 많은 검증 실패 과정의 시작일 뿐일 것이다. 그 수 많은 실패와 도전을 통해 계속해서 성장할 수 있기를 바라면서 오늘 글을 마무리하도록 하겠다.