02 분석 — AI 중요도, 도입 여부, 업종(KSIC 섹션)별 차이¶

세 가지를 확인한다. ① 사업체들이 우리 경제의 성장·고용 변동에서 AI가 차지한다고 본 비중(D2), ② AI 기술을 이미 도입한 사업체와 그렇지 않은 사업체의 영향 인식 차이, ③ KSIC 대분류(섹션)별 E4-1 2040년 점수 — 4장 산업 배분의 근거인 21개 업종 점수가 사업체의 실제 업종 코드로 다시 묶어도 같은 순위를 보이는지 점검한다.

In [1]:
import os
import numpy as np, pandas as pd
import config as C
import survey_raw as R
pd.set_option("display.float_format", lambda v: f"{v:,.2f}")
C.setup()
raw = pd.read_pickle(os.path.join(C.INTERIM, "raw_slim.pkl"))

Python 3.12.10 · pandas 2.2.3 · numpy 2.4.6
  원자료(비공개)     있음  data\private\AI수용도조사_원자료_n2297.xlsx
  통계표(비공개)     있음  data\private\AI수용도조사_통계표_260417.xlsx
In [2]:
s = R.summary(raw)
pd.Series(s).to_csv(os.path.join(C.OUTPUT, "summary.csv"), encoding="utf-8-sig")
pd.Series(s).to_frame("값")

(비공개 설문 집계를 보여주는 셀이다. 공개 화면에서는 출력을 생략했다. 자료를 가진 경우 직접 실행하면 표시된다.)
In [3]:
ad = R.by_adoption(raw)
ad.to_csv(os.path.join(C.OUTPUT, "by_adoption.csv"), encoding="utf-8-sig")
ad

(비공개 설문 집계를 보여주는 셀이다. 공개 화면에서는 출력을 생략했다. 자료를 가진 경우 직접 실행하면 표시된다.)
In [4]:
sec = R.by_section(raw)
sec.to_csv(os.path.join(C.OUTPUT, "by_section.csv"), encoding="utf-8-sig")
sec

(비공개 설문 집계를 보여주는 셀이다. 공개 화면에서는 출력을 생략했다. 자료를 가진 경우 직접 실행하면 표시된다.)