당신은 주제를 찾고 있습니까 “배달 데이터 – 배달대행 라이더 전용 데이터 무제한 2만원대 요금제가 나오긴 했는데…“? 다음 카테고리의 웹사이트 https://you.maxfit.vn 에서 귀하의 모든 질문에 답변해 드립니다: https://you.maxfit.vn/blog/. 바로 아래에서 답을 찾을 수 있습니다. 작성자 배달민족의배달방송 이(가) 작성한 기사에는 조회수 16,465회 및 좋아요 418개 개의 좋아요가 있습니다.
배달 데이터 주제에 대한 동영상 보기
여기에서 이 주제에 대한 비디오를 시청하십시오. 주의 깊게 살펴보고 읽고 있는 내용에 대한 피드백을 제공하세요!
d여기에서 배달대행 라이더 전용 데이터 무제한 2만원대 요금제가 나오긴 했는데… – 배달 데이터 주제에 대한 세부정보를 참조하세요
네이버까페 : https://cafe.naver.com/deliveryminjok
투네이션 후원 : https://toon.at/donate/delivery
배달 데이터 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
배달 호출데이터를 활용한 전국 배달 정보 현황 [통신 플랫폼]
본 데이터 활용 스토리는 국가 데이터 지도에서 제공하는 시각화 컨텐츠이다. 통신 플랫폼에서 제공하는 ‘배달 호출 데이터’ 데이터셋을 활용하여, 전국의 지역 별, …
Source: www.bigdata-map.kr
Date Published: 5/14/2022
View: 5286
유동인구 – KT 통신 빅데이터 플랫폼
Life Public Space; 배달 상점 데이터; 배달서비스를 제공하는 상점의 업종별 지역별(법정동,행정동,도로명주소) 정보. 조회수 : 6,056 다운로드 : 2,331 관심 : 17 …
Source: bdp.kt.co.kr
Date Published: 7/1/2021
View: 6694
배달전성시대 어떤 전략을 세워야 할까 – DACON
주로 태블로를 사용하여 데이터 분석을 진행하였고 추가적으로 필요한 부분은 파이썬을 활용하였습니다. <목차>. 1. 서론. 1-1. 코로나 확진자수와 생활 …
Source: dacon.io
Date Published: 5/30/2021
View: 5785
통계 데이터 조회 – 배민사장님광장
배달의민족에서는 가게와 광고에 대한 통계 정보를 제공합니다. … 배달까지 포함된 배민1(one), 배민라이더스 서비스를 이용 중인 가게의 데이터는 포함되지 …
Source: ceo.baemin.com
Date Published: 7/23/2022
View: 3632
배달앱 및 배달대행 이용현황
배달앱 및 배달대행 이용현황. 「외식업체경영실태조사」, 농림축산식품부 (자료문의처: 044-201-2170) · 통계설명자료.
Source: kosis.kr
Date Published: 1/17/2021
View: 4115
아파트 배달지도 – 금융 빅데이터 플랫폼
아파트 배달지도. 아파트별 음식 업종 구매 패턴과 배달 순위를 조회하여 음식 업종 구매 변화를 시각 / 자동화한 서비스입니다. 시각화 자동화를 통한 서비스 제공 …
Source: www.bigdata-finance.kr
Date Published: 8/11/2021
View: 7147
배달앱 이용 행태 – KDX 한국데이터거래소
상품명, 배달앱 이용 행태. 상품 요약, 마케팅•빅데이터 분석 전문기관인 NICE디앤알(대표 강용구)의 국내 최대 규모 온라인(모바일) 설문조사 패널 플랫폼 N …
Source: kdx.kr
Date Published: 4/3/2022
View: 4549
배달의민족 데이터로 살펴본 한국의 배달 문화 – 브런치
모바일 앱 분석 미디어 APP APE LAB과 모비인사이드가 파트너십으로 제공되는 자료입니다. 지난 기사에 이어 모바일 시장의 O2O 서비스 음식편#2을 …
Source: brunch.co.kr
Date Published: 2/30/2021
View: 3747
MySQL과 Python을 활용한 배달 데이터 분석 – velog
Python으로 아래 두 데이터셋을 읽고 서울시 데이터만 추출하였다. (1) 업종 목적지별 배달 주문건수, (2) 주문지역 기상 정보. 날짜 컬럼의 데이터 타입 …
Source: velog.io
Date Published: 10/24/2022
View: 8622
경상남도 함양군 _배달전문점 – 공공데이터포털
경상남도 함양군 관내 배달전문점 현황으로 연번, 업소명, 업종, 업소주소, 전화번호, 데이터기준일자로 구성되어 있습니다.
Source: www.data.go.kr
Date Published: 2/11/2022
View: 4671
주제와 관련된 이미지 배달 데이터
주제와 관련된 더 많은 사진을 참조하십시오 배달대행 라이더 전용 데이터 무제한 2만원대 요금제가 나오긴 했는데…. 댓글에서 더 많은 관련 이미지를 보거나 필요한 경우 더 많은 관련 기사를 볼 수 있습니다.
주제에 대한 기사 평가 배달 데이터
- Author: 배달민족의배달방송
- Views: 조회수 16,465회
- Likes: 좋아요 418개
- Date Published: 2022. 1. 11.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=ACNjzAgNjk0
일주일 간 가장 배달이 활성화된 요일은 주말 중에서도 “일요일”로 나타났다. 데이터 약 750,000건 중, 117,636 건으로, 요일 별 평균인 107,069 건보다 10,000 건 정도 많이 배달되는 것으로 나타났다. 평일의 일상을 준비하는 “휴식일”의 느낌을 가지는 일요일인 만큼, 외출을 자제하고 집에서 휴식을 취하는 현대인들의 라이프 스타일이 반영된 결과라고 미루어 짐작할 수 있다.
위와 극명하게 대비되는 결과는, 월요일의 배달 건수가 85,194 건으로 최하위에 머물렀다는 점이다. 배달 서비스에 대한 일주일의 마지막과 시작이 위와 같이 대조되는 경향을 보이는 것은 제법 흥미로운 결과가 아닐 수 없다.
의외의 결과를 보인 요일은 수요일로, 일요일과 약 1,000 건 정도의 차이밖에 보이지 않았다.
배달전성시대 어떤 전략을 세워야 할까
안녕하세요 저희는 팀 쿼카 입니다. 주로 태블로를 활용하여 분석 및 시각화하였습니다.
마지막에 시각화한 결과로 대시보드까지 만들었으니 끝까지 확인해주세요!!
감사합니다!
태블로 링크는 따로 공유드립니다. https://public.tableau.com/app/profile/team.quokka/viz/_0821_v2/1_
금융 빅데이터 플랫폼
지역별 선호 음식 또는 배달 선호 여부를 직관적으로 조회하여 배달 여부 선택에 활용
골목상권 소상공인에 동네 주민들의 소비성향 파악하여 업종 선별에 활용하는 자료
지역별 아파트 트랜드 파악이 가능하여 선별적으로 마케팅할 대상을 선택
배달의민족 데이터로 살펴본 한국의 배달 문화
모바일 앱 분석 미디어 APP APE LAB과 모비인사이드가 파트너십으로 제공되는 자료입니다.
지난 기사에 이어 모바일 시장의 O2O 서비스 음식편#2을 이어가도록 하겠습니다. 오늘 소개할 서비스는 음식 배달 시장의 강자 ‘배달의 민족’입니다.
지난 기사: 스타벅스의 페르소나…쇼핑을 좋아하는 2030 여성(모비인사이드)
배달의 민족은 2010년 6월 정식으로 서비스를 시작했습니다. 앱을 통한 간편 결제와 위치 기반 서비스를 잘 활용하여 빠른 속도로 사용자가 유입됐고 현재 배달 음식 관련 시장에서 강력한 영향력을 행사하고 있는 것으로 보입니다.
관련 기사: 배달의민족 “상반기 흑자 기록…주문도 역대 최대”(ZDnet)
#어떤 고객들이 ‘배달의 민족’을 사용하고 있을까?
가장 큰 비중을 차지하고 있는 연령대는 20~30대였습니다. 특히 20대 남성의 비중이 가장 높았고, 20대 여성이 그 뒤를 이었습니다. 아무래도 30대 이상의 연령층에 비해 20대가 간편한 배달 음식을 시켜 먹는 비중이 높고, 모바일에 친숙한 세대이다 보니 이런 결과로 이어진 것으로 보입니다.
#‘배달의 민족’ 고객들은 어떤 앱을 함께 설치하고 있을까?
사용자들의 성향을 짐작해볼 수 있는 동시 소지 앱 데이터 역시 흥미롭습니다. ‘롯데리아 홈서비스’와 ‘배달통’ 등 유사 서비스가 눈에 띕니다. 배달통 사용자의 51.3% 는 배달의 민족을 함께 사용하고 있습니다. 음식 주문 시 다른 서비스와 비교해 가장 합리적인 선택을 하는 것이라 해석할 수 있습니다.
2위와 3위는 모두 20대 남성에 특화된 병역에 관련된 서비스들입니다. 군필자보다는 미필자가 배달 음식 서비스를 더 이용하는 것일까요(?) ‘병역안내’ 앱의 동시 소지 사용자 수가 ‘예비군’보다 근소하게 앞서가고 있는 것도 재미있습니다. (동시 소지 사용자 수 = 동시 소지 비율 * 해당 앱의 설치 수)
#‘배달의 민족’의 신규 설치수 추이는?
‘배달의 민족’은 아직까지 꾸준하게 신규 사용자가 유입되고 있는 것으로 보입니다. 지속적으로 진행하는 마케팅의 영향으로 보입니다. 신규 설치 사용자 수와 마케팅 비용 등을 고려한다면 CPI(Cost Per Install)가 어느 정도 소요되고 있는지 추측할 수 있을 것 같습니다.
#‘배달의 민족’을 자주 이용하는 시간대는 언제일까?
점심시간에 소폭 증가하지만, 눈에 띄는 정도는 아닙니다. 저녁 시간인 6시~9시 사이에 앱을 실행하는 비율이 가장 높았습니다. 아무래도 점심시간 보다는 저녁 시간, 퇴근 후 배달로 끼니를 때우는 사람이 많기 때문인 것으로 생각됩니다. 또한 주목할 만한 점으로는 저녁 9시~새벽1시 사이의 이용률이 오후 12시~3시 사이의 이용률과 거의 비슷한 것을 알 수 있습니다. 이는 배달 시장에서 야식과 점심의 시장 크기가 비슷하다는 것으로 해석할 수 있겠습니다.
추가적으로 요일 별로 차이점을 비교하면, 보다 흥미로운 사실을 발견할 수 있습니다.
#금요일
금요일의 경우 주말을 앞두고 간편하게 ‘치맥’을 주문하는 분들이 많은 것일까요? 다른 요일에 비해 상대적으로 늦은 시간에 앱이 활성화 되지만, 그 비율도 상대적으로 더 높습니다. 매월 데이터는 변화하지만, 6월 중에 배달 음식점이 가장 바빴던 시간은 금요일 ’20시’였을 것으로 추정됩니다.
#일요일
일요일의 데이터도 흥미롭습니다. 다른 요일에 비해 유독 점심시간의 상승이 눈에 띕니다. 어떤 음식을 시켜 먹는지는 제각각 다르겠지만, 일요일 점심 꾀죄죄한 모습으로 배달원을 맞이하는 것이 저 혼자만의 모습은 아니었나봅니다.
‘배달의 민족’ 평균 DAU와 실행 횟수를 곱하면 한 달 간의 총 실행 횟수를 유추할 수 있습니다. 다른 경쟁 서비스들과의 총 실행 횟수 비교하면 형성된 시장 내에서 몇 %의 수익을 가져가고 있는지 추측할 수 있지 않을까요. 현재까지 다양한 데이터를 통해 본 결과 ‘배달의 민족’은 고객들에게 상당한 호응을 얻고 있고, 성장도 계속 진행 중에 있다고 판단됩니다.
이번 기사에서는 O2O 서비스 중 음식편으로 대표적인 배달앱인 ‘배달의 민족’을 분석해봤습니다. 다음 기사에서는 빅데이터 기반 맛집 추천 서비스 ‘망고플레이트’를 분석해 보도록 하겠습니다.
App Ape Analytics에서는 앱별로 성별 연령대 비율, MAU, DAU, 시간대별 액티브율 외에도 동시 소지 앱, HAU, 평균 실행 횟수등을 조사하실 수 있습니다. 무료판도 있으니 한번 시험해 보세요! 또한, 자세한 데이터에 흥미가 있으시다면 아래 연락처로 문의주세요. [email protected]
MySQL과 Python을 활용한 배달 데이터 분석
배달 데이터 분석
AWS, MySQL 및 Python을 활용한 배달 데이터 DB 생성, 전처리 및 분석
데이터 소개
KT 통신 빅데이터 플랫폼 (https://www.bigdata-telecom.kr/)
업종 목적지별 배달 주문건수 날짜, 시간, 배달 유형, 시/도, 시/구, 배달건수 총 1,026,046개 이 중 서울 데이터: 167,802개
주문지역 기상 정보 ID, 도시 코드, 시/도, 시/구, 날짜, 시간, 날씨, 습도, 강우량, 기온, 풍속, 바람 세기, 풍향 방위, 풍향 방위각, 바람 분류 총 1,606,750개 이 중 서울 데이터: 160,675개
과정
Python에서 두 데이터셋을 읽고 간략한 정리 후, AWS 서버에 생성한 MySQL DB에 두 데이터셋을 전송하고 저장 MySQL에서 데이터 전처리, 가공 및 EDA 진행 처리된 데이터를 Python에서 불러와 EDA 내용 시각화
데이터 전처리 및 EDA
데이터 읽기
Python으로 아래 두 데이터셋을 읽고 서울시 데이터만 추출하였다. (1) 업종 목적지별 배달 주문건수, (2) 주문지역 기상 정보
날짜 컬럼의 데이터 타입을 datetime으로 변경하였다.
시간 컬럼의 값 형태 변경하였다.
불필요한 컬럼은 제외하였다.
AWS 서버의 MySQL DB에 데이터 전송 및 저장
AWS 서버 MySQL DB에 접속 및 연결
import mysql . connector remote = mysql . connector . connect ( host = host , port = 3306 , user = “admin” , password = password , database = “sql_project” )
업종 목적지별 배달 주문건수 데이터 테이블 생성 및 입력
cur = remote . cursor ( ) cur . execute ( “CREATE TABLE delivery_count (date date, hour_time int, deliver_type varchar(16), dosi varchar(8), sigu varchar(8), count int, dayweek varchar(16))” ) sql = “””INSERT INTO delivery_count VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)””” cursor = remote . cursor ( buffered = True ) for i , row in seoul_deliver_count . iterrows ( ) : cursor . execute ( sql , tuple ( row ) ) remote . commit ( )
주문지역 기상 정보 데이터 테이블 생성 및 입력
cur = remote . cursor ( ) cur . execute ( “CREATE TABLE delivery_weather (dosi varchar(8), sigu varchar(8), date date, hour_time int, rain_type varchar(8), humidity int, precipitation float, temperatur float, wind_speed float, wind_strength varchar(8))” ) sql = “””INSERT INTO delivery_weather VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)””” cursor = remote . cursor ( buffered = True ) for i , row in seoul_deliver_weather . iterrows ( ) : cursor . execute ( sql , tuple ( row ) ) remote . commit ( )
MySQL 데이터 전처리 및 EDA
이상치 조회
select hmd from delivery group by hmd order by hmd limit 10 ; select pcp from delivery group by pcp order by pcp limit 10 ; select temp from delivery group by temp order by temp limit 10 ; select wind_spd from delivery group by wind_spd order by wind_spd limit 10 ;
이상치 조회 결과:
hmd: -998 (3,147건)
pcp: -998.9 (226건)
temp: -999 (226건)
wind_spd: -998.9 (225건)
이상치 제거
delete from delivery where CAST ( pcp AS DECIMAL ) = CAST ( – 998.9 AS DECIMAL ) ; delete from delivery where temp = – 999 ;
두 데이터 테이블 병합 및 1차 가공
두 테이블을 연결시킬 수 있는 컬럼은 구(sigu), 날짜(date), 시간(hour_time) 컬럼이다.
Null은 제외되도록 구, 날짜, 시간 값이 같은 것 기준으로 병합(join)하여 필요한 데이터/컬럼만을 가져와 새 테이블로 생성하였다.
이 과정에서, date 값의 월 부분을 파싱하여 월(month) 컬럼을 새로 생성하였고
요일(dayweek) 값은 한글로 변경하여 생성하였다.
create table delivery select c . date , mid ( c . date , 6 , 2 ) as month , c . hour , ( case when c . dayweek = ‘Monday’ then ‘월요일’ when c . dayweek = ‘Tuesday’ then ‘화요일’ when c . dayweek = ‘Wednesday’ then ‘수요일’ when c . dayweek = ‘Thursday’ then ‘목요일’ when c . dayweek = ‘Friday’ then ‘금요일’ when c . dayweek = ‘Saturday’ then ‘토요일’ when c . dayweek = ‘Sunday’ then ‘일요일’ end ) as dayweek , c . dlvr_type , c . sigu , c . count , w . rain_type , w . hmd , w . pcp , w . temp , w . wind_spd , w . wind_str from delivery_count c , delivery_weather w where c . sigu = w . sigu and c . date = w . date and c . hour = w . hour ;
데이터 2차 가공
시간당 강우량(pcp)과 시간당 기온(temp)은 각각 범위로 구분하여 범주화 한 새로운 컬럼을 생성하였다.
alter table delivery add column pcp_g varchar ( 10 ) ; update delivery set pcp_g = case when pcp > 0 and pcp < 1.0 then '0.1-1.0' when pcp >= 1.0 and pcp < 2.5 then '1.0-2.5' when pcp >= 2.5 and pcp < 5.0 then '2.5-5.0' when pcp >= 5.0 and pcp < 10.0 then '5.0-10.0' when pcp >= 10.0 and pcp < 15.0 then '10.0-15.0' when pcp >= 15.0 and pcp < 20.0 then '15.0-20.0' when pcp >= 20.0 and pcp < 30.0 then '20.0-30.0' when pcp >= 30.0 and pcp < 40.0 then '30.0-40.0' when pcp >= 40.0 and pcp < 50.0 then '40.0-50.0' when pcp >= 50.0 and pcp < 70.0 then '50.0-70.0' when pcp >= 70.0 and pcp < 110.0 then '70.0-110.0' when pcp >= 110.0 then ‘110.0 이상’ else ‘0’ end ; alter table delivery add column temp_g varchar ( 10 ) ; update delivery set temp_g = case when temp >= 0 and temp < 10 then '0-10' when temp >= 10 and temp < 20 then '10-20' when temp >= 20 and temp < 30 then '20-30' when temp >= 30 and temp < 40 then '30-40' when temp >= 40 then ’40 이상’ when temp >= – 10 and temp < 0 then '-10-0' when temp < - 10 then '-10 미만' end ; 전처리된 데이터 조회 및 EDA/시각화 MySQL에서 1차적으로 EDA를 진행하였고, 주요 EDA 내용을 Python을 사용하여 시각화 하였다. import pandas as pd cursor = remote . cursor ( buffered = True ) cursor . execute ( "select * from delivery" ) result = cursor . fetchall ( ) delivery = pd . DataFrame ( result , columns = [ 'date' , 'month' , 'hour' , 'dayweek' , 'dlvr_type' , 'gu' , 'count' , 'rain_type' , 'hmd' , 'pcp' , 'temp' , 'wind_spd' , 'wind_str' , 'pcp_g' , 'temp_g' ] ) 변수간 상관관계 colormap = 'vlag_r' plt . figure ( figsize = ( 6 , 6 ) ) plt . title ( "Features Correlation" ) mask = np . triu ( np . ones_like ( delivery . drop ( columns = 'hour' ) . corr ( ) , dtype = np . bool ) ) sns . heatmap ( round ( delivery . drop ( columns = 'hour' ) . corr ( ) , 4 ) , linewidths = 0.1 , vmax = 1.0 , vmin = - 1.0 , square = True , mask = mask , cmap = colormap , linecolor = 'white' , annot = True ) plt . yticks ( rotation = 0 ) plt . show ( ) ; 변수간 상관관계가 높은 변수들은 없다. 전체 강우량, 기온, 배달건수 조회 temp = delivery [ [ 'date' , 'pcp' , 'temp' , 'count' ] ] plt . figure ( figsize = ( 20 , 10 ) ) sns . lineplot ( x = 'date' , y = 'pcp' , data = temp , label = 'pcp' ) sns . lineplot ( x = 'date' , y = 'temp' , data = temp , label = 'temp' ) sns . lineplot ( x = 'date' , y = 'count' , data = temp , label = 'count' ) plt . legend ( ) plt . show ( ) 1월 ~ 7월까지의 배달건수 추이를 보면, 점차 감소한다. 날이 따듯해질 수록 배달주문이 감소하는 것으라 생각한다. 강우량이 높은 시간대엔 배달건수도 증가하는 경향이 보인다. 월별 총 배달건수 cursor = remote . cursor ( buffered = True ) cursor . execute ( "select month , sum ( count ) \ from delivery \ group by month" ) df = pd . DataFrame ( cursor . fetchall ( ) , columns = [ 'month' , 'count' ] ) sns . barplot ( data = df , x = 'count' , y = 'month' , palette = 'Blues_r' ) ; 월별로 보더라도, 날씨가 추운 1월, 2월, 그리고 3월에 배달건수가 가장 많은 것을 볼 수 있다. 기온별 시간당 평균 배달건수 cursor = remote . cursor ( buffered = True ) cursor . execute ( "select temp_g , sum ( count ) , avg ( count ) \ from delivery \ group by temp_g" ) df = pd . DataFrame ( cursor . fetchall ( ) , columns = [ 'temp' , 'count_total' , 'count_avg' ] ) sns . barplot ( data = df . sort_values ( by = 'count_avg' , ascending = False ) , x = 'count_avg' , y = 'temp' , palette = 'Blues_r' ) ; 기온별로 보면, 영하 -10도에서 영상 10도 사이일 때, 시간별 평균 배달건수가 가장 높다. 영상 10-40도의 경우와 비교하여, 따듯한 때보다는 추운 때에 배달주문이 더 많은 것이라 생각한다. 강우량별 시간당 평균 배달건수 cursor = remote . cursor ( buffered = True ) cursor . execute ( "select pcp_g , sum ( count ) , avg ( count ) \ from delivery \ group by pcp_g" ) df = pd . DataFrame ( cursor . fetchall ( ) , columns = [ 'pcp' , 'count_total' , 'count_avg' ] ) sns . barplot ( data = df . sort_values ( by = 'count_avg' , ascending = False ) , x = 'count_avg' , y = 'pcp' , palette = 'Blues_r' ) ; 강우량별로 보면, 시간당 강우량 20-30mm, 2.5-5.0mm, 5.0-10.0mm 등의 순서로 평균 배달건수가 가장 많다. 날씨별 시간당 평균 배달건수 cursor = remote . cursor ( buffered = True ) cursor . execute ( "select rain_type , avg ( count ) \ from delivery \ group by rain_type \ order by avg ( count ) desc" ) df = pd . DataFrame ( cursor . fetchall ( ) , columns = [ 'rain_type' , 'count_avg' ] ) sns . barplot ( data = df . sort_values ( by = 'count_avg' , ascending = False ) , x = 'count_avg' , y = 'rain_type' , palette = 'Blues_r' ) ; 아무 것도 내리지 않을 때보다, 비 그리고 특히 눈이 내릴 때 시간당 평균 배달건수가 더 많다. 배달유형별 총 배달건수 cursor = remote . cursor ( buffered = True ) cursor . execute ( "select dlvr_type , sum ( count ) \ from delivery \ group by dlvr_type \ order by sum ( count ) desc" ) df = pd . DataFrame ( cursor . fetchall ( ) , columns = [ 'dlvr_type' , 'count' ] ) sns . barplot ( data = df , x = 'count' , y = 'dlvr_type' , palette = 'Blues_r' ) ; 배달유형별로는 치킨, 돈까스/일식, 분식, 패스트푸드, 카페/디저트, 한식 등의 순서로 가장 많다. 요일별 총 배달건수 cursor = remote . cursor ( buffered = True ) cursor . execute ( "select dayweek , sum ( count ) , avg ( count ) \ from delivery\ group by dayweek \ order by sum ( count ) desc" ) df = pd . DataFrame ( cursor . fetchall ( ) , columns = [ 'dlvr_type' , 'total_count' , 'avg_count' ] ) sns . barplot ( data = df , x = 'total_count' , y = 'dlvr_type' , palette = 'Blues_r' ) ; 다른 요일에 비해, 금요일과 주말(토툐일, 일요일)에 배달건수가 가장 많다. 결론
경상남도 함양군_배달전문점_20220127
경상남도 함양군 관내 배달전문점 현황으로 연번, 업소명, 업종, 업소주소, 전화번호, 데이터기준일자로 구성되어 있습니다.
로그인하셔서 다른 사용자들이 활용한 데이터를 추천받아 보세요
공공데이터활용지원센터는 공공데이터포털에 개방되는 3단계 이상의 오픈 포맷 파일데이터를 오픈 API(RestAPI 기반의 JSON/XML)로 자동변환하여 제공합니다. 오픈 API를 활용하기 위해서는 공공데이터포털 회원 가입 및 활용신청이 필요하며, 활용 관련 문의는 공공데이터활용지원센터로 연락주시기 바라며, 데이터 자체에 대한 문의는 아래 제공기관의 관리부서 전화번호로 연락주시기 바랍니다. 파일데이터는 로그인 없이 다운로드를 통해 이용하실 수 있습니다.
공공데이터활용지원센터는 공공데이터포털에 개방되는 3단계 이상의 오픈 포맷 파일데이터를 오픈 API(RestAPI 기반의 JSON/XML)로 자동변환하여 제공합니다. 오픈 API를 활용하기 위해서는 공공데이터포털 회원 가입 및 활용신청이 필요하며, 활용 관련 문의는 공공데이터활용지원센터로 연락주시기 바라며, 데이터 자체에 대한 문의는 아래 제공기관의 관리부서 전화번호로 연락주시기 바랍니다. 파일데이터는 로그인 없이 다운로드를 통해 이용하실 수 있습니다.
공공데이터활용지원센터는 공공데이터포털에 개방되는 3단계 이상의 오픈 포맷 파일데이터를 오픈 API(RestAPI 기반의 JSON/XML)로 자동변환하여 제공합니다.
오픈 API를 활용하기 위해서는 공공데이터포털 회원 가입 및 활용신청이 필요하며, 활용 관련 문의는 공공데이터활용지원센터로 연락주시기 바랍니다.
파일데이터는 로그인 없이 다운로드를 통해 이용하실 수 있습니다.
다른 사용자들이 활용한 데이터 로그인하셔서 다른 사용자들이 활용한 데이터를 추천받아 보세요 로그인
오픈API 정보 메타데이터 다운로드 schema.org DCAT
경상남도 함양군_배달전문점로 api형식의 파일데이터 정보 표로 분류체계, 제공기관 등 정보를 나타냄 서비스 경상남도 함양군_배달전문점_20220127 분류체계 보건 – 식품의약안전 제공기관 경상남도 함양군 관리기관 공공데이터활용지원센터 관리기관 전화번호 1566-0025 보유근거 수집방법 업데이트 주기 연간 차기 등록 예정일 2023-01-28 매체유형 텍스트 전체 행 17 확장자 XML, JSON 활용신청 0 데이터 한계 키워드 배달음식,음식점,프랜차이즈 등록 2021-01-06 수정 2022-01-28 제공형태 공공데이터포털에서 다운로드(원문파일등록) 설명 경상남도 함양군 관내 배달전문점 현황으로 연번, 업소명, 업종, 업소주소, 전화번호, 데이터기준일자로 구성되어 있습니다. 기타 유의사항 비용부과유무 무료 비용부과기준 및 단위 건 이용허락범위 이용허락범위 제한 없음
경상남도 함양군_배달전문점로 api형식의 파일데이터 정보 표로 분류체계, 제공기관 등 정보를 나타냄 서비스 경상남도 함양군_배달전문점_20220127 분류체계 보건 – 식품의약안전 제공기관 경상남도 함양군 관리기관 공공데이터활용지원센터 관리기관 전화번호 1566-0025 보유근거 수집방법 업데이트 주기 연간 차기 등록 예정일 2023-01-28 매체유형 텍스트 전체 행 17 확장자 XML, JSON 활용신청 0 데이터 한계 키워드 배달음식,음식점,프랜차이즈 등록 2021-01-06 수정 2022-01-28 제공형태 공공데이터포털에서 다운로드(원문파일등록) 설명 경상남도 함양군 관내 배달전문점 현황으로 연번, 업소명, 업종, 업소주소, 전화번호, 데이터기준일자로 구성되어 있습니다. 기타 유의사항 비용부과유무 무료 비용부과기준 및 단위 건 이용허락범위 이용허락범위 제한 없음
활용 명세 Open API 명세 확인 가이드
Open API 명세 확인 가이드 1 / 13 2 / 13 3 / 13 4 / 13 5 / 13 6 / 13 7 / 13 8 / 13 9 / 13 10 / 13 11 / 13 12 / 13 13 / 13
키워드에 대한 정보 배달 데이터
다음은 Bing에서 배달 데이터 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
이 기사는 인터넷의 다양한 출처에서 편집되었습니다. 이 기사가 유용했기를 바랍니다. 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오. 매우 감사합니다!
사람들이 주제에 대해 자주 검색하는 키워드 배달대행 라이더 전용 데이터 무제한 2만원대 요금제가 나오긴 했는데…
- 동영상
- 공유
- 카메라폰
- 동영상폰
- 무료
- 올리기
배달대행 #라이더 #전용 #데이터 #무제한 #2만원대 #요금제가 #나오긴 #했는데…
YouTube에서 배달 데이터 주제의 다른 동영상 보기
주제에 대한 기사를 시청해 주셔서 감사합니다 배달대행 라이더 전용 데이터 무제한 2만원대 요금제가 나오긴 했는데… | 배달 데이터, 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오, 매우 감사합니다.