R의 datarium 패키지와 jobsatisfaction 활용하여 직업 만족도 분석 및 시각화 방법

R datarium 패키지에 내장된 jobsatisfaction 데이터셋은 남녀 58명의 성별(gender), 교육수준(education_level), 직업만족도점수(score)의 데이터를 포함하고 있다.
이 데이터를 이용하여 다음의 문항에 답하시오.
직업만족도점수의 상자그림을 성별로 나란히 그리시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 넣으시오.

 

 

R을 활용한 데이터 분석은 통계학, 데이터 과학, 연구 및 많은 분야에서 필수적으로 요구됩니다. 오늘은 R의 'datarium' 패키지에 내장된 'jobsatisfaction' 데이터셋을 통해 직업 만족도를 분석해보고자 합니다. 이 데이터셋은 남녀 58명의 성별(gender), 교육 수준(education_level), 직업만족도점수(score)를 포함하고 있습니다.

직업만족도점수의 상자그림을 성별로 나란히 그리기

먼저, 해당 데이터셋을 불러와 살펴보겠습니다.

# datarium 패키지 설치 및 불러오기
install.packages("datarium")
library(datarium)

# jobsatisfaction 데이터셋 불러오기
data(jobsatisfaction)
head(jobsatisfaction)

데이터를 불러온 후, 성별에 따른 직업만족도점수의 상자그림(boxplot)을 그려보겠습니다.

 

그래프의 제목에 학번을 넣는 것은 예시로 '12345678' 이라는 학번을 사용해보겠습니다.

# 성별에 따른 상자그림 그리기
boxplot(score ~ gender, data = jobsatisfaction, 
        main = "학번: 12345678", 
        xlab = "성별", 
        ylab = "직업만족도점수", 
        col = c("lightblue", "pink"),
        names = c("남성", "여성"))

이 상자그림을 통해 남성과 여성 간의 직업 만족도 점수의 차이를 쉽게 확인할 수 있습니다.

물론, 여기서는 간단한 데이터 시각화만 수행했지만, 실제 데이터 분석에서는 이 외에도 많은 고급 기법들을 활용하여 더 깊은 통찰을 얻을 수 있습니다.

 

결론적으로, R의 'datarium' 패키지는 다양한 데이터셋을 제공하여, 데이터 분석 기법을 연습하거나 실제 연구에서 활용하기에 매우 유용하다는 것을 알 수 있습니다. 특히 'jobsatisfaction' 데이터셋은 직업 만족도와 관련된 변수들을 포함하고 있어, 사회과학, 경영, 인사관리 등의 연구에서 활용 가능할 것으로 보입니다.

 

이렇게 R을 활용하면, 실생활에서 중요한 의사 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있는 가치 있는 정보와 통찰을 얻을 수 있습니다. 데이터 시각화와 분석의 힘을 활용하여, 세상을 더 나은 곳으로 만들어가는 일에 도전해 보시길 바랍니다!