Intro
이번 미션을 위해 kaggle에서 데이터를 찾던 도중 우연히 발견한 데이터셋인데 주제가 흥미로워서 하트카운트로 분석을 해보고자 선정했습니다.
국가별로 어떤 항목이 기대 수명에 영향을 미치는지를 분석하기 위해 만들어진 데이터셋으로 GHO와 UNESCO에서 조사한 기대수명과 기대수명에 영향을 미칠 것으로 보이는 항목들로 구성되어 있습니다.
Dataset
Analysis in HEARTCOUNT
KPI : life_expect(기대수명)
GHO와 UNESCO에서 조사한 기대수명이 각각 존재하는데 저는 이번 분석에서 GHO에서 조사한 기대수명을 KPI로 설정했습니다.
파생변수를 포함해서 18개의 변수를 제거했습니다. 이유는 상관관계가 지나치게 높게 나왔기 때문입니다.
요인분석
익스플레이너
마이크로 세그먼트
Insight
전체적으로 아프리카 지역의 기대수명이 짧고, 유럽과 서태평양지역이 기대수명이 길게 나왔습니다.
또한, 익스플레이너에선 1인당 국민총소득과 식수 서비스 사용인구율이, 마이크로 세그먼트에선 식수 서비스 사용인구율과 국가의 공공보건 서비스가 중요하게 나왔습니다.
이를 종합해보면 아프리카 지역의 국민 총소득, 식수 서비스, 공공보건 서비스가 부족하기 때문에 전체적으로 기대수명이 짧은 것이라 생각합니다.