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견적서 제출: 2025.03.20
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데이터 상품상세
소방안전
2025.11.29 최초 등록
50M 격자별 유동인구
판매데이터 총 12건
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상품 설명
50M 격자별 유동인구 정보
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AI 상품 설명
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50M 격자별 유동인구 데이터는 다양한 지역의 세밀한 인구 이동 패턴을 분석할 수 있는 고급 데이터입니다. 이 데이터는 각 지역의 50미터 격자 단위로 수집되어, 인구의 이동 경로와 밀집도를 정밀하게 파악할 수 있습니다. 연중 다양한 시점의 데이터를 포함하고 있어, 특정 시기나 계절에 따른 인구 이동의 변화를 분석하는 데 유용합니다. 이러한 데이터를 통해 상업지구, 주거지역, 관광지 등 다양한 지역의 특성을 파악하고, 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 데이터는 성별, 연령대, 방문 목적 등 다양한 인구 통계 정보를 포함하고 있어, 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 데 필수적인 인사이트를 제공합니다. 또한, 특정 시간대의 인구 밀집도를 분석하여, 피크 시간대의 혼잡도를 예측하고 대처할 수 있는 정보를 제공합니다. 이 데이터는 부동산 개발, 상업 시설 입지 선정, 도시 계획 등 다양한 분야에서 활용할 수 있으며, 정확한 인구 통계와 이동 패턴을 기반으로 한 전략적 의사결정에 큰 도움을 줍니다. 또한, 기업의 매출 증대와 고객 경험 개선을 위한 데이터 기반의 의사결정을 지원합니다. 각종 마케팅 캠페인의 효과를 측정하고 최적화하는 데 유용한 자료로, 경쟁력 있는 비즈니스 환경을 구축하는 데 기여합니다. 전국 단위의 다양한 지역 데이터를 포함하고 있어, 특정 지역에 국한되지 않고 폭넓은 분석이 가능합니다. 이를 통해, 여러 지역의 특성을 비교하고, 보다 넓은 시장을 대상으로 한 전략을 수립할 수 있습니다. 이 데이터는 다양한 산업 분야에서 활용 가능하며, 데이터 기반의 혁신적인 솔루션을 제공하는 데 중추적인 역할을 합니다. 데이터의 정확성과 세밀함은 고객의 요구를 충족시키고, 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 데 기여합니다.
AI 활용 정보
• 해당 상품 데이터에 대한 다양한 활용 정보를 소방안전AI가 추론·분석하여 제공합니다.
• 해당 정보는 샘플 데이터를 기반으로 분석한 결과이므로 정확하지 않을 수 있습니다.
• 데이터 분석에는 시간이 다소 소요될 수 있으며, 분석결과는 저장됩니다.
데이터 컬럼 정보
| 컬럼명 | 데이터 타입 | 컬럼 길이 | 컬럼 설명 |
|---|---|---|---|
| pcell_id | VARCHAR | 8 | PCELL아이디 |
| xcrd | NUMERIC | 20 | X좌표 |
| ycrd | NUMERIC | 20 | Y좌표 |
| crtr_ymd | CHAR | 8 | 기준일자 |
| vst_ppltn_cnt | NUMERIC | 10 | 방문인구수 |
| stdg_nm | VARCHAR | 40 | 법정동명 |
| stdg_cd | CHAR | 10 | 법정동코드 |
| blck_cd | CHAR | 20 | 블록코드 |
| gndr_cd | CHAR | 1 | 성별코드 |
| tms_cd | CHAR | 2 | 시간대코드 |
| sgg_nm | VARCHAR | 40 | 시군구명 |
| sgg_cd | CHAR | 7 | 시군구코드 |
| ctpv_nm | VARCHAR | 40 | 시도명 |
| ctpv_cd | CHAR | 12 | 시도코드 |
| agrde_cd | CHAR | 4 | 연령대코드 |
| hab_ppltn_cnt | NUMERIC | 10 | 주거인구수 |
| wrc_ppltn_cnt | NUMERIC | 10 | 직장인구수 |
| dong_nm | VARCHAR | 40 | 행정동명 |
| dong_cd | CHAR | 10 | 행정동코드 |
샘플 데이터 정보
| pcell_id | xcrd | ycrd | crtr_ymd | vst_ppltn_cnt | stdg_nm | stdg_cd | blck_cd | gndr_cd | tms_cd | sgg_nm | sgg_cd | ctpv_nm | ctpv_cd | agrde_cd | hab_ppltn_cnt | wrc_ppltn_cnt | dong_nm | dong_cd |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10000058 | 127.00455999 | 37.63013268 | 20251001 | 4.75 | 수유동 | 1130510300 | 11090630300050000001 | 1 | 15 | 강북구 | 11305 | 서울특별시 | 11 | 30 | 10.44 | 8.92 | 수유1동 | 1130561500 |
| 10003514 | 127.12739578 | 37.54225238 | 20251001 | 26.11 | 천호동 | 1174010900 | 11250730300010000001 | 2 | 08 | 강동구 | 11740 | 서울특별시 | 11 | 25 | 57.42 | 49.08 | 천호2동 | 1174061000 |
| 10005415 | 126.99172701 | 37.51740982 | 20251001 | 10.4 | 서빙고동 | 1117013300 | 11030690101020000001 | 1 | 23 | 용산구 | 11170 | 서울특별시 | 11 | 20 | 22.87 | 19.55 | 서빙고동 | 1117069000 |
| 10000065 | 126.98300698 | 37.46914932 | 20251001 | 19.63 | 남현동 | 1162010300 | 11210630200060000001 | 1 | 13 | 관악구 | 11620 | 서울특별시 | 11 | 45 | 43.17 | 36.9 | 남현동 | 1162063000 |
| 10000625 | 126.98857826 | 37.48134194 | 20251001 | 13.76 | 방배동 | 1165010100 | 11220630200040000001 | 2 | 11 | 서초구 | 11650 | 서울특별시 | 11 | 20 | 30.26 | 25.87 | 방배2동 | 1165061000 |
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