FAERS 이상사례 데이터 분석 프로젝트 수행 기록 - 전처리부터 대시보드 제작까지 - 이번 글은 팀 프로젝트의 최종 결과 보고서로 넘어가기 전, 내가 실제로 담당했던 분석 수행 과정을 정리한 기록이다. 최종 결과 보고서가 분석 결과와 결론을 중심으로 정리한 글이라면, 이 글은 그 결과가 나오기까지의 전처리 규칙 정립, 분석 데이터 가공, EDA, 시각화 양식 통일, 모니터링 우선순위 점수 산정, 대시보드 제작 과정을 정리한 글이다. 프로젝트의 전체 주제는 FAERS 이상사례 신고 데이터를 활용한 실무형 안전성 모니터링 우선순위 도출이었다. 분석 대상은 2015년부터 2025년까지의 FDA 이상사례 신고 데이터 528,000건이며, 연령대, 성별, 복용 약물 수, 약물군을 기준으로 중증 이상사례 신고 ..

FAERS 이상사례 데이터 분석 프로젝트 수행 기록 - 전처리부터 대시보드 제작까지 - 이번 글은 팀 프로젝트의 최종 결과 보고서로 넘어가기 전, 내가 실제로 담당했던 분석 수행 과정을 정리한 기록이다. 최종 결과 보고서가 분석 결과와 결론을 중심으로 정리한 글이라면, 이 글은 그 결과가 나오기까지의 전처리 규칙 정립, 분석 데이터 가공, EDA, 시각화 양식 통일, 모니터링 우선순위 점수 산정, 대시보드 제작 과정을 정리한 글이다. 프로젝트의 전체 주제는 FAERS 이상사례 신고 데이터를 활용한 실무형 안전성 모니터링 우선순위 도출이었다. 분석 대상은 2015년부터 2025년까지의 FDA 이상사례 신고 데이터 528,000건이며, 연령대, 성별, 복용 약물 수, 약물군을 기준으로 중증 이상사례 신고..

가설 수립 ⑤ : 시간 흐름에 따른 FDA 이상 사례 신고 변화 이번 분석은 FDA 의약품 이상사례 신고 데이터에서 시간 흐름에 따라 신고의 성격이 어떻게 변화하는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 일반적인 시계열 분석에서는 시간에 따른 신고 건수의 증가 또는 감소를 먼저 확인한다. 그러나 본 데이터셋은 2015년부터 2025년까지 각 연도별 신고 수가 48,000건으로 동일하고, 각 분기별 신고 수는 12,000건, 각 월별 신고 수는 4,000건으로 균등하게 구성되어 있다.💡 핵심 분석 방향 본 분석에서는 신고 건수 자체가 아니라, 전체 신고 중 특정 outcome 또는 약물군이 차지하는 비율(rate)과 구성비(share)를 기준으로 시간 흐름에 따른 변화를 확인하였다.목차1. 분석 배경 및 문제 ..

프로젝트 기획서 [ 팀 도파민 ]FDA 약물 이상 사례 보고 데이터를 활용한 위험 약물·환자군 분석프로젝트 주제FDA 약물 이상사례 보고 데이터 기반 위험 약물·환자군 분석 이번 프로젝트는 FDA 약물 이상사례 보고 데이터를 기반으로 연령, 성별, 다약제 복용 여부, 약물군, 시간 흐름에 따른 중증 이상사례 발생 패턴을 분석하고, 이를 대시보드로 시각화하는 것을 목표로 한다. 최종적으로는 고위험 환자군과 위험 약물군을 도출하여 약물 안전관리 및 이상사례 감시의 우선순위를 제안하고자 한다.목차1. 팀 구성2. 팀 과제 목표3. 문제 정의4. 데이터 활용 계획5. 예상 결과물 및 기대 효과6. 팀 프로젝트 일정 계획7. 역할 분담 1. 팀 구성 팀명 도파민팀원 황인혁, 민**, 이**, 이**, 황** ..