보고 혁명 : 현직 팀장들이 검증하는 실무 보고서 작성법 기상청 코딩

[대현이]

기상청 데이터를 사용하여 실무 보고서를 작성하는 예제를 만들어 보겠습니다. 이 예제는 파이썬을 사용하여 기상 데이터를 수집, 전처리, 분석 및 시각화한 후, 그 결과를 포함하는 보고서를 작성하는 과정을 보여줍니다.

### 1. 데이터 수집 및 전처리
기상청 데이터는 일반적으로 CSV 형식으로 제공됩니다. 여기서는 가상의 기상 데이터를 사용하겠습니다.

`weather_data.csv` 파일의 예시:
```
Date,Temperature,Humidity,Precipitation
2023-07-01,30,60,0
2023-07-02,32,55,1
2023-07-03,31,58,0
2023-07-04,29,65,2
2023-07-05,28,70,0
```

다음 코드를 통해 데이터를 읽고 전처리합니다.

```python
import pandas as pd

# CSV 파일에서 데이터 읽기
data = pd.read_csv('weather_data.csv')

# 데이터 전처리: 결측값 제거
data_clean = data.dropna()

# 날짜 형식 변환
data_clean['Date'] = pd.to_datetime(data_clean['Date'])

print(data_clean)
```

### 2. 데이터 분석 및 시각화
데이터를 분석하고 시각화하는 과정입니다.

```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 날짜별 평균 온도 계산
average_temp = data_clean.groupby(data_clean['Date'].dt.to_period('M')).mean().reset_index()

# 시각화: 온도 추이 그래프
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(x='Date', y='Temperature', data=average_temp, marker='o')
plt.title('Monthly Average Temperature')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Temperature (°C)')
plt.savefig('temperature_trend.png')  # 그래프를 파일로 저장
plt.show()

# 시각화: 강수량 막대 그래프
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='Date', y='Precipitation', data=data_clean)
plt.title('Daily Precipitation')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Precipitation (mm)')
plt.xticks(rotation=45)
plt.savefig('precipitation.png')  # 그래프를 파일로 저장
plt.show()
```

### 3. 보고서 작성
분석 결과를 포함한 Word 문서를 생성합니다.

```python
from docx import Document
from docx.shared import Inches

# 새로운 Word 문서 생성
doc = Document()

# 제목 추가
doc.add_heading('Weather Data Analysis Report', 0)

# 분석 결과 설명 추가
doc.add_paragraph(
    'This report contains the analysis of weather data collected for a specific period. '
    'The following charts illustrate the trends in temperature and precipitation.'
)

# 온도 추이 그래프 추가
doc.add_heading('Monthly Average Temperature', level=1)
doc.add_picture('temperature_trend.png', width=Inches(6))

# 강수량 그래프 추가
doc.add_heading('Daily Precipitation', level=1)
doc.add_picture('precipitation.png', width=Inches(6))

# 보고서 저장
doc.save('weather_report.docx')
```

이 코드는 기상 데이터를 분석하여 시각화하고, 결과를 포함하는 Word 보고서를 자동으로 생성하는 과정을 다룹니다. 각 단계에서 생성되는 파일(`weather_data.csv`, `temperature_trend.png`, `precipitation.png`, `weather_report.docx`)은 실제 실행 환경에서 필요합니다. 

이 예제를 통해 기상 데이터를 기반으로 한 실무 보고서를 작성하는 방법을 이해할 수 있습니다. 필요에 따라 더 복잡한 분석 및 시각화를 추가하거나, 보고서 형식을 맞춤화할 수 있습니다.