해양수산부 어업통계 데이터 시각화 예제

해양수산업은 우리나라의 중요한 경제 산업 중 하나이며, 그 흐름을 이해하기 위해서는 데이터 기반의 분석이 필수적입니다. 특히 해양수산부에서 제공하는 공식 어업통계는 어종별 어획량, 지역별 수산물 생산, 연도별 어업 소득 등을 종합적으로 담고 있어 어업 정책, 수산물 유통, 기후 변화 분석 등 다양한 분야에 활용됩니다.

 

이 글에서는 해양수산부의 어업통계 데이터를 기반으로 ① 데이터 수집 및 구조 분석, ② 어종·지역 기준 데이터 전처리 방법, ③ 시각화 툴을 활용한 실전 그래프 구성, ④ 분석 인사이트 및 활용 전략 총 4단계로 나누어 자세히 소개해 드립니다.

 

 

1. 해양수산부 어업통계 데이터 수집과 구조 분석

해양수산부의 어업통계 데이터는 수산정보포털(FIPS) 및 공공데이터포털을 통해 무료로 열람 및 다운로드가 가능합니다. CSV, XLS, JSON 등 다양한 포맷으로 제공되며, 주로 연도별·어종별·지역별로 분류되어 있습니다.

 

가장 대표적인 데이터 항목은 다음과 같습니다:

• 어종별 어획량: 갈치, 고등어, 멸치, 오징어 등 주요 품종 단위 (톤)
• 지역별 생산량: 제주, 전남, 경남 등 시·도별 어획 통계
• 연도별 어업 소득 및 경영비: 소득지수, 어가 수입, 어업 비용
• 어선어업 vs 양식어업 구분: 해면어업, 내수면어업, 패류양식 등

 

데이터 구조는 기본적으로 다음과 같이 구성되어 있습니다:

| 연도 | 지역 | 어종명 | 어획량(톤) | 단가(원/kg) | 어업유형 |
|------|------|--------|------------|--------------|-----------|

 

이러한 데이터를 활용하기 위해선 우선 어종명 통일, 지역 코드 정리, 단위 변환(톤 → kg) 등의 전처리가 필요합니다. 또한 누락 데이터(NaN) 처리, 이상값 제거 등을 통해 시각화에 적합한 정제된 데이터셋을 구성해야 합니다.

 

 

2. 어종 및 지역 기준 데이터 전처리 전략

어업통계 데이터는 다양한 필드로 구성되어 있으므로 목적에 맞게 기준 축을 설정하는 것이 가장 중요합니다. 예를 들어 어종별 어획량 분석을 하고자 할 경우, 전체 어종 중 가장 상위 5~10개 품종을 필터링하고 연도별 수치를 비교하는 것이 효과적입니다.

 

전처리의 핵심 전략은 다음과 같습니다:

• 기간 선택: 최근 5~10년간의 데이터를 기준으로 트렌드 파악
• 어종 정리: 유사 품종 통합 예: ‘참조기’와 ‘조기류’ 병합
• 지역 코드 매핑: 영문 지역 코드 → 한글명 변환
• 단가 필터링: 평균 단가가 지나치게 낮은 품목 제거

 

예를 들어 아래와 같은 데이터셋이 정제된 경우:

| 연도 | 지역 | 어종 | 어획량(톤) |
|------|------|------|------------|
| 2022 | 전남 | 갈치 | 23,120     |
| 2022 | 경남 | 오징어 | 17,480    |
| 2021 | 제주 | 고등어 | 19,300    |

 

이 데이터를 기반으로 라인 그래프, 누적 막대 그래프, 히트맵 등 다양한 시각화를 구성할 수 있으며, 어업의 생산 패턴이나 계절성, 지역별 편차를 직관적으로 파악할 수 있습니다.

 

3. 시각화 툴을 활용한 실전 그래프 구성

어업통계 데이터를 시각화하기 위한 도구는 다양하지만, 초보자에게는 Google Sheets, Tableau Public, Flourish 등이 접근성과 시각적 완성도에서 가장 효과적입니다. 개발자 혹은 데이터 전문가라면 Python의 Pandas + Plotly/Seaborn, R의 ggplot2를 활용할 수 있습니다.

 

대표적인 시각화 예제는 다음과 같습니다:

• 연도별 어종 어획량 변화: 라인 그래프 (갈치, 오징어, 고등어)
• 지역별 총 어획량 비교: 수평 막대그래프 (최근 1년 기준)
• 어종별 연평균 단가 변화: 도넛 차트 or 누적 선 그래프
• 어업유형별 어획량 비중: 파이차트 (양식 vs 연안 vs 근해)

 

예를 들어 Tableau에서는 다음과 같은 그래프 구성이 가능합니다:

1. 필터: 연도, 어종 선택
2. 컬러코드: 지역별 분류
3. 툴팁: 단가와 총 생산금액 표시

 

인터랙티브하게 구성할 경우 사용자는 자신이 원하는 지역과 어종을 필터링하면서 맞춤형 어업 정보 분석 대시보드로 활용할 수 있습니다. 이는 어업 종사자뿐 아니라 연구자, 정책 기획자에게도 데이터 기반 판단 도구로 유용합니다.

 

 

4. 분석 인사이트 도출 및 활용 전략

시각화의 목적은 단순히 보기 좋은 그래프를 만드는 것이 아니라 그 속에서 인사이트를 도출해 실질적인 행동으로 이어지게 하는 것입니다. 해양수산부 어업통계 시각화에서 얻을 수 있는 대표적인 분석 인사이트는 다음과 같습니다:

• 어종별 시장 변화: 예: 오징어 어획량 감소 → 가격 상승 가능성
• 지역별 산업 집중도: 특정 지역의 품목 독과점 현황 파악
• 기후변화의 영향: 연도별 수온 변화와 어획량 상관 분석
• 양식업 확대 가능성: 해면어업 한계 → 패류양식 성장 검토

 

실제 활용 예시:

• 시장 분석 보고서 작성: 어획량 기반 가격 변동 예측
• 지자체 홍보 콘텐츠 제작: “우리 지역 대표 수산물은?” 카드뉴스
• 정부 지원 정책 설계: 고위험 어종에 대한 보조금 기준 설정

 

궁극적으로, 해양수산부의 데이터는 단순한 통계를 넘어서 우리 바다와 수산업의 건강성을 판단할 수 있는 과학적·경제적 기준선입니다. 여기에 시각화라는 기술을 더하면 누구나 이해할 수 있는 의사결정 자료로 진화하게 됩니다.

 

지금 바로 데이터셋을 열어보고, 여러분만의 어업 시각화 대시보드를 만들어 보세요. 그 안에 어민의 삶, 정책의 방향, 미래의 해양 경제가 숨어 있을지도 모릅니다.