[QA/QC_5기] 83일차 - 최종 프로젝트 +10 : 전처리 완료 | 시각화 · 통계 분석 Ⅰ | 대시보드 구상 Ⅰ

2026/07/06 MON.
O	● 전처리 완료
O	● 시각화 · 통계 분석

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⊙ 최종 프로젝트 - 시각화 · 통계분석

０. 전날 전처리

OTC 성분 필터링 20,355 데이터의 의약품을 ATC 5단계 코드 분류 후 1단계 코드로 줄여 그룹화 : 1단계는 알파벳 대문자로 표기하며 직관적으로 이해할 수 있는 계열로 분류되어 있음

데이터 수가 많은 A>N>M>R 위주의 데이터 분석 예정

중복값 없음

필요없는 컬럼 제거 report_age_days : 보고서 접수 후 경과 일수 year / month : 보고 연도, 월 대신 보고 분기를 사용할 예정

결측치 : 유지 FAERS(FDA 의약품 부작용 보고)이기에 결측치에서 얻을 수 있는 정보와 통계량이 있을 거라 판단

이상치 처리 : 부작용 데이터의 이상치(극단값)는 중증 사례, 과다 복용, 고령/취약 환자군으로 발생할 수 있어 데이터 오류라 단정지을 수 없음 : 처리 불가능한 값 : 출생 체중 최저치(0.4kg)에도 미치지 못하는 몸무게 존재 → 삭제 : num_drugs 이상치 처리 예정

라니티딘 제거 : 현재 사용되지 않는 성분

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１. WHO ATC 코드 - N(신경계) 시각화 · 통계분석

  ● 전처리 후 남은 ATC 코드 - A, N, M, R, D, B, S 중 통계분석하기에 데이터 수가 적다고 생각이 드는 B-94개 / S-55개 제외 

  ● A, N, M, R, D 코드 - 각 코드를 맡아 시각화 · 통계분석 진행 → 각 코드별 인사이트 canva에 정리

  ● N(신경계) 담당

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２. 시각화를 활용할 수 있는 대시보드 청사진 제작

    ○ 각 코드별 시각화 · 통계 분석을 어떻게 합칠 것이며?

    ○ 각 코드별 인사이트의 기준이 제각각인데 이를 어떻게 할것인가?

    → '어떤 형태의 대시보드를 제작할 것인지 / 대시보드의 구성은 어떻게 할지' - 대시보드 청사진 기획

1. 한눈에 보는 일반의약품 이상사례 KPI 수치 작성 (전체 신고 건수, 심각 비율,,, 등등) 보고 건수 top5 성분 + 심각도 비율 + 정보 연령, 성별에 나누어 표현 가능 각 성분 분포 그래프 (라인, 막대,,,) 데이터 분포 상황 전체 성별 / 나이 / 몸무게 등등에 따른 부작용 데이터 분포 그래프 ​2. 그렇다면 나의 의약품은 어떤 부작용을 일으킬 수 있을까? (소비자검색) 머신러닝(딥러닝) 모델 이용, 관련 부작용 제시 블록 사용자 정보 입력 → 부작용 예시 출력 ​3. 추가 정보 제공 페이지 각 ATC 코드에 따른 부작용 건수 시계열 추세 그래프 성별, 연령 선택 시 변화하도록 FDA 보고 기준에 따라 이상치 존재 가능 → 외부 요인 찾아보기 외부 요인을 발견하였다면 그에 관련한 정보 출력 가능 특정 연령대 집중 분석 영유아/어린이, 청소년, 65세 이상 노년층 등 해당 연령대에서 가장 부작용 보고가 많았던 성분명 Top N과 주요 증상 랭킹 제시 시계열 추세 (계절별 주의해야 할 일반의약품 부작용 보고 트렌드) 봄(알레르기), 여름(장염/피부질환), 가을(감기), 겨울(독감/해열제) 계절별 구분 해당 계절에 부작용 보고가 늘어나는 성분 트렌드 제시

   

 

   → 이런 청사진+기획을 바탕으로 시각화 분석 발전할 예정

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