2019년 4월 2일 Assignment

getwd()

## [1] "C:/rwd"

lost<-read.csv("lost.csv", header=T, sep=",")
str(lost)

## 'data.frame':    60000 obs. of  13 variables:
##  $ 분실물SEQ     : int  108516456 108516455 108516454 108516452 108516451 108516450 108516449 108516448 108516447 108516446 ...
##  $ 분실물상태    : Factor w/ 6 levels "","null","경찰서이관",..: 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 ...
##  $ 등록일자      : Factor w/ 2114 levels "2008-10-19","2008-10-20",..: 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 ...
##  $ 수령일자      : Factor w/ 2336 levels "2007-09-15 00:00:00.0",..: 61 61 60 60 60 59 60 60 60 12 ...
##  $ 유실물상세내용: Factor w/ 47002 levels "저희 3*자1194에서는 2014년 06월 24일 쇼핑백(자라쇼핑백에가방,옷)을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>"| __truncated__,..: 6155 23375 6132 12651 12650 12649 12651 12651 12651 24973 ...
##  $ 분실장소      : Factor w/ 3 levels "경찰서","우체국",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
##  $ 분실물등록자ID: Factor w/ 305 levels "(주)고척운수",..: 246 263 245 254 254 254 254 254 254 264 ...
##  $ 분실물명      : Factor w/ 29229 levels "   회색 지갑(본인 연락 되어 찾아감)",..: 21044 6805 11863 25702 27995 25702 25702 25702 25702 23291 ...
##  $ 분실물종류    : Factor w/ 11 levels "가방","기타",..: 8 11 6 11 2 11 11 11 11 2 ...
##  $ 수령자치구    : Factor w/ 26 levels "","null","강남구",..: 12 12 13 23 23 23 23 23 23 15 ...
##  $ 수령위치.회사.: Factor w/ 305 levels "**사19**","3*바2214",..: 90 151 89 117 117 117 117 117 117 155 ...
##  $ 수령물건      : Factor w/ 4663 levels "--","---","--차량내습득",..: 987 3602 3740 3724 3724 3724 3724 3724 3724 1838 ...
##  $ 조회수        : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...

#lost$분실물상태
#lost$분실물종류

cnt.lost <- table(lost$분실물상태)
cntc.lost <- table(lost$분실물종류)

#cnt.lost
#sum(cnt.lost)

summary.lost<- summary(lost$분실물종류)
summary.lost

##     가방     기타     베낭 서류봉투   쇼핑백       옷   장난감     지갑 
##     4864    14375      246      344     3086     2303        1    11091 
##       책     파일   핸드폰 
##      815      200    22675

par(mfrow=c(2,1))

hist(cntc.lost, main="분실물 류", breaks=50, col=rainbow(25), freq=T, ylab="분포도", xlab="빈도수")
hist(cnt.lost, main="분실물 상태", breaks=50, col=rainbow(25), freq=T, ylab="분포도", xlab="빈도수")

par(mfrow=c(1,1))
pie(cntc.lost, col=rainbow(16))  #col : 컬러벡터

per <- round(cntc.lost/sum(cntc.lost)*100, 1)
lab <- paste(names(cntc.lost), "\n", per, "%");

pie(cntc.lost, col=rainbow(length(cntc.lost)), labels=lab)

#3D 차트 활용

#install.packages("plotrix")
library(plotrix)

## Warning: package 'plotrix' was built under R version 3.5.2

pie3D(cntc.lost, col=rainbow(length(cntc.lost)), labels=lab)

plot(cntc.lost, cnt$등록일자)