공공 이슈에서 출발해 정책 · 원천 데이터 · 가공 · 지표를 거쳐 분석까지 이어지는 길입니다. "이 숫자는 어디서 와서 어떻게 만들어졌나"를 누구나 따라갈 수 있게 적습니다.
빈칸이 트랙 A가 채울 곳입니다. 데이터는 처치 · 결과 · 통제 개수입니다.
| 주제 | 이슈 | 근거 법률 | 데이터 (처치·결과·통제) | 계보 | 분석 결과 | 비어 있는 것 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 부동산 거래 규제 | 3 | 4 | 1 · 4 · 1 | 1 | 1 | — |
| 지역화폐 (지역사랑상품권) | 0 | 1 | 5 · 2 · 3 | 0 | 0 | 계보 |
| 교통안전 | 0 | 1 | 2 · 4 · 2 | 0 | 0 | 계보 |
| 대기질 | 0 | 1 | 3 · 2 · 1 | 0 | 0 | 계보 |
| 대형마트 의무휴업 | 0 | 1 | 2 · 2 · 1 | 0 | 0 | 계보 |
| 출산·혼인 지원 | 0 | 2 | 2 · 3 · 2 | 0 | 0 | 계보 |
| 소비 지원금·쿠폰 | 2 | 0 | 2 · 2 · 1 | 0 | 0 | 계보 |
| 대중교통 요금 지원 | 2 | 1 | 0 · 8 · 1 | 1 | 1 | 처치 데이터, 계보의 데이터 빈칸 2 |
한 파일이 한 길입니다. 왼쪽에서 오른쪽으로 읽고, ← 는 그 단계의 입력입니다. 점선은 계획(하려는 단계)과 빈칸(필요하지만 아직 없는 데이터)입니다 — 빈칸을 채우는 것이 트랙 A의 기여입니다.
작성 jsshin2022 · 주제 public-transit · YAML 보기
기후동행카드가 적용된 경기 지역 역의 평일 승차가, 아직 적용되지 않은 같은 노선 경기 역보다 늘었나? (적용 역 효과, ITT)
issuejinjeop별내선은 같은 날 신규 개통이라 사전 기간이 없어 제외. 진접선 역은 OA-12914 수록 여부 미확인
goyang_gwacheonseongnamhanamgtx_a고양 편입 4주 뒤. 대곡(환승역) 평일 승차 +131%, 대화 -25%, 대조 운정 -23% → 고양 편입 효과는 판단 불가
fare_hike카드 가격은 동결 → 적용 역이 요금 충격을 덜 받는 방향으로 편향 가능. 성남 처치 7주 뒤
subway_daily역 × 일 승하차. 경기 코레일 구간 역(경부·분당·경의·과천·경원·안산·수인선) 포함 확인(2026-10-18). 수집기: core/adapters/seoul_subway.py (키 불필요)
subway_hourly 계획역 × 월 × 시간대. 서울 관할 역만이라 경기 편입 역은 일부만 — H10(출퇴근 시간대 비중)에 사용 예정
fare_type 빈칸공개 자료에 없음 — 서울시·티머니 협조 자료 필요. 없으면 '카드 이용자' 효과(H7)를 볼 수 없고 적용 역 효과(ITT)만 가능
gimpo_gold 빈칸OA-12914에 없음. 김포시·김포골드라인 운영사 자료를 찾으면 첫 경기 편입(2024-03-30) 코호트를 추가할 수 있음
cohort_tableOA-12914의 노선·역명을 소재 시군과 묶고, 편입일을 첫 처치일로 적는다(하남은 승차 허용일). 대조는 분석 창(~2025-12)에 편입되지 않은 경기 출퇴근 노선 역. 군포·의정부·인천·구리·남양주·부천은 적용일 미확인이라 제외, 양평·가평·여주(나들이 노선)도 대조에서 제외. 성남 8호선은 시범운영부터라 제외
결과물: climate-card-stations.csv
키: line, station
← subway_daily, goyang_gwacheon, seongnam, hanam, pilot
weekday_panel월~금 중 공휴일을 빼고 역 × 주(월요일 시작)로 하루 평균 승차·하차를 낸다. 평일이 3일 미만인 주와 분석 창 전체에 관측되지 않는 역은 뺀다. 코호트마다 적용 전 26주 · 후 26주, 적용일(토)이 걸친 주는 전환 주로 제외. K-패스·요금 인상은 주 고정효과가 흡수하는 공통 충격으로 기록
키: line, station, week
← subway_daily, holidays_kr, cohort_table, kpass, fare_hike
hourly_panel 계획출퇴근(07~09시, 18~20시) 승차 비중을 역 × 월로 계산. 시간 단위 기능(time.freq, active_hours) 사용 — H10
키: line, station, month, hour
← subway_hourly, cohort_table
log_weekday_boardingslog(역 × 주 평일 하루 평균 승차). 주말·연휴 나들이 변동을 줄이려고 평일만 쓴다
← weekday_panel
commute_share 계획(07~09시 + 18~20시 승차) ÷ 하루 승차, 역 × 월
← hourly_panel
작성 jsshin2022 · 주제 housing-regulation · YAML 보기
2025.3.24 강남·서초·송파·용산 전역 지정 뒤 이 4개 구의 아파트 거래가 나머지 21개 구와 비교해 달라졌나?
issuespeculation_zone10·15 대책으로 서울 전역이 규제지역이 되어 대조군이 사라짐 → 분석 기간을 2025-09까지로 자른 이유
gu_month법정동코드 앞 5자리로 자치구 매핑 → 계약년월별 건수·㎡당 가격 중위값. 해제 거래(cdealType=O) 제외, 지정 효력일이 월 중간인 2025-03은 전환월로 제외
키: gu_code, month_idx
← raw_trades
treat_table지정 4개 구 treated=1, 첫 처치 월 2025-04(month_idx 15). 2025-10 전역 지정 이후 기간은 제외
키: gu_code
← designation, speculation_zone
log_tradeslog(1 + 자치구·계약월별 매매 건수)
← gu_month, treat_table
log_price_m2log(거래금액 ÷ 전용면적의 자치구·월별 중위값)
← gu_month, treat_table
catalog/lineage/_template.yaml을 복사해 원천 데이터 → 가공 → 지표를 적습니다. 새 데이터는 datasets.yaml에도 추가합니다.
make lineage로 참조가 맞는지 확인하고 PR을 올립니다. 합쳐지면 이 페이지와 api/lineage.json에 나옵니다.