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통계청 KOSIS 포털에서 지역별 인구, 출생률, 고령화율 등 사회통계 데이터를 시계열로 수집하고 Python을 통해 분석 및 시각화하는 방법을 소개합니다.

 

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KOSIS란 무엇인가?

 

KOSIS (Korean Statistical Information Service)은 통계청을 중심으로 각종 정부·지자체·공공기관의 공식 통계를 한 곳에서 확인하고 다운로드할 수 있는 대한민국 대표 통계 포털입니다.

 

2025년 현재 18만 건 이상의 공식 통계자료가 등록되어 있으며,

 

• 인구통계
• 고령화율
• 출생률
• 경제활동인구
• 지역별 산업/고용/소득 지표

 

등을 모두 시계열로 제공하는 국내 최고의 공공 데이터 원천입니다.

 

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KOSIS 데이터 활용 방법

방법설명

웹 다운로드	원하는 통계 테이블을 엑셀 또는 CSV로 다운로드
Open API	일부 데이터는 개발자 API로 제공 (가입 및 신청 필요)
직접 크롤링	HTML 테이블 크롤링 (robots.txt 확인 후 가능)

주의: KOSIS Open API는 신청 승인 후 발급되며 모든 데이터가 API로 제공되지는 않습니다.

대다수 분석가는 CSV 다운로드 + Pandas 분석을 활용합니다.

 

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🔧 KOSIS 통계 찾는 팁

 

1. 검색창에 원하는 통계 키워드 입력
2. 예: “서울특별시 인구 추이”, “고령화율”, “출생률” 등
3. 자료명 클릭 → 통계표 확인 → 자료 다운로드
4. 필요한 경우 연도별 데이터로 필터링 후 CSV 저장

 

통계코드 및 API 코드 확인: KOSIS 개발자센터 → Open API 통계목록 확인

 

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🧪 Python 실전 예제: KOSIS 인구통계 CSV 파일 분석

 

 

1. 예시 데이터: 

서울특별시_연도별_인구통계.csv

연도총인구수남자인구수여자인구수

2010	10251000	5042000	5210000
2011	10140000	4998000	5142000
…	…	…	…

 

2. Python 분석 코드

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# CSV 불러오기
df = pd.read_csv("서울특별시_연도별_인구통계.csv", encoding='utf-8')

# 연도 정렬
df = df.sort_values(by='연도')

# 시계열 그래프
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(df['연도'], df['총인구수'] / 1e6, marker='o', label='총인구(백만명)')
plt.plot(df['연도'], df['남자인구수'] / 1e6, marker='s', label='남자')
plt.plot(df['연도'], df['여자인구수'] / 1e6, marker='^', label='여자')

plt.title("서울특별시 연도별 인구 변화")
plt.xlabel("연도")
plt.ylabel("인구 (백만명)")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

결과: 서울시 총 인구, 남녀 인구 추이를 선 그래프로 직관적으로 확인할 수 있음

 

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📊 추가 분석 아이디어

 

• 연도별 고령화율 변화 분석 → 사회복지 정책 수립 기반 데이터
• 출생률 감소율 + 인구 피라미드 형태 시각화
• 지역별 경제활동인구 시계열 추세 분석
• 산업별 고용변화 트렌드 분석 (ex. 제조업 vs 서비스업)

 

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⚙️ 실무에서 반드시 체크할 사항

항목설명

최신성	일부 자료는 통계 기준일로부터 1~2개월 지연
행정구역 코드	지역 단위 비교 시 행정구역 코드로 Join 필요
데이터 구조	테이블 구조가 통계마다 다르므로 사전 EDA 필수
누락 데이터	일부 연도/지역 데이터 결측 시 보간 또는 제외 처리

 

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실무 활용 시나리오 예시

분야적용 방식

도시계획	서울, 경기 등 수도권 인구 밀도 분석
ESG 리포트	지역별 고령화율 변화 + 복지 수요 예측
블로그/미디어	인구 감소 현상 인포그래픽 제작
기업 경영	특정 지역의 잠재 시장 인구 통계 조사

 

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다음 회차 예고 – 환경부 공공데이터로 ESG 및 환경 데이터 분석하기

 

7화에서는 **환경부 공공데이터(환경정보공개시스템 등)**를 활용해

대기질, 수질, 환경측정 데이터 수집 → Python 기반 ESG 분석 자동화 전략을 실습과 함께 다루겠습니다.