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우리마을가게 상권분석 서비스
우리마을가게 상권분석 서비스 – 서울시가 골목상권 분석을 도와 드립니다! 상권 관련 빅데이터를 토대로 100개 생활밀착 업종별 다양한 정보를 골목상권단위로 제공 …
Source: golmok.seoul.go.kr
Date Published: 1/28/2021
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상권정보
상권분석. 간단분석 · 상세분석. 시장분석. 창업기상도 · SNS분석. 상권현황 … 서비스개요 · 기준데이터 · 공지사항 · FAQ · 자료실; 개선의견.
Source: sg.sbiz.or.kr
Date Published: 12/25/2022
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서울시, 빅데이터 기반으로 ‘상권 분석 서비스’ 개편 – 땅집고 > 정책
[땅집고] 서울시와 서울신용보증재단이 창업을 준비하는 시민과 기존 영세 소상공인이 이용할 수 있는 빅데이터 기반의 상권정보 사이트 ‘서울시 우..Source: realty.chosun.com
Date Published: 11/11/2022
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빅데이터 기반 상권정보 한눈에…서울시 상권분석서비스 개편
서울시와 서울신용보증재단이 창업을 준비하는 시민과 영세 소상공인에게 빅데이터 기반의 상권정보를 제공하는 ‘서울시 우리마을가게 상권분석 …
Source: economist.co.kr
Date Published: 7/24/2021
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창업 시작은 상권분석…빅데이터가 알려준다 – 매일경제
창업 시작은 상권분석…빅데이터가 알려준다 – 매일경제, 작성자-이승윤,임영신, 섹션-it, 요약-코로나19 여파로 `나만의 가게`에 도전하는 창업자가 …
Source: www.mk.co.kr
Date Published: 11/2/2021
View: 5849
마포구 상권분석 빅데이터 센터
마포구 빅데이터를 활용한 나에게 알맞은 상권찾기.
Source: sangkwon.mapo.go.kr
Date Published: 4/26/2021
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빅데이터 분석을 통한 서울시 골목상권 분석 – 한국경영학회 : 논문
서울시는 빅데이터 프로젝트의 목적으로 중소형 사업 중심의 골목상권 데이터와 분석결과를 공개하고 있다. 서울시의 데이터는 다양하고 풍부하지만, 대부분이 통계 …
Source: www.dbpia.co.kr
Date Published: 7/17/2021
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주제에 대한 기사 평가 상권 분석 빅 데이터
- Author: 커픽처스 coffictures
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- Date Published: 2019. 2. 13.
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서울시, 빅데이터 기반으로 ‘상권 분석 서비스’ 개편
서울시와 서울신용보증재단이 창업을 준비하는 시민과 기존 영세 소상공인이 이용할 수 있는 빅데이터 기반의 상권정보 사이트 ‘서울시 우리마을가게 상권분석서비스’를 대대적으로 개편하고 지난 19일 정식 오픈했다. 상권정보 시스템‘서울시 우리마을가게 상권분석 서비스’는 총 45종의 소상공인 관련 빅데이터를 분석해 자치구 및 상권별 생존률, 평균 매출액, 임대 시세 등 다양한 경영 정보를 무료로 제공하는 사이다. 서울시가 2016년 개발하고, 2017년부터 서울신용보증재단이 위탁 운영하고 있다.이번 ‘우리마을가게 상권분석서비스’ 고도화 사업은 소상공인 또는 상권과 창업에 관심 있는 시민의 이용 접근성을 높이는 데 중점을 두고 진행됐다. 사용자 인터페이스(UI)를 개선하고 이용 절차를 대폭 간소화했다. ‘뜨는 상권’, ‘나는 사장’, ‘나도 곧 사장’ 등 직관적인 명칭을 활용하고 분석 리포트의 가독성을 높여 시민 누구나 쉽게 이용할 수 있도록 만들었다.먼저 정확한 상권 정보를 제공하기 위해 상권분석 영역 기준을 변경했다. 기존에는 직선거리를 기준으로 동심원을 그려 구분했던 상권분석 영역(반경 300m 등)을 실제 보행으로 일정 시간 동안 걸어서 도달할 수 있는 영역으로 구분해, 실제 골목길을 따라 형성되는 상권의 특징이 충분히 반영되도록 했다. 이 같은 보행권역 기반의 상권분석 서비스는 전국 최초다.창업을 꿈꾸는 시민들을 위한 서비스로는 ‘나도 곧 사장’이 있다. 유망 업종과 지역을 추천해주고, 창업 예정지를 중심으로 동일 업종 점포수와 매출, 유동인구 등 준비된 창업을 위한 상권정보를 담은 상권분석 리포트를 제공한다. 아직 업종을 선택하지 못한 예비 창업자에게 최근 뜨는 업종 검색기능을 제공하며, 창업 예정자에게는 예정 점포의 위치, 업종, 분석영역을 선택하면 이를 기반으로 맞춤형 리포트를 제공한다.빅데이터를 융합해 최근 뜨고 있는 상권을 지도로 한눈에 보여주는 ‘뜨는 상권’ 기능도 새롸 생겼다. 사용자가 점포수, 매출, 유동인구 등의 변화를 조건으로 ‘뜨는 상권’을 조회하면, 관련 빅데이터를 활용하여 최근 뜨고 있는 동네(행정동)와 발달상권, 골목상권, 전통상권 등 유형별 유망상권을 지도에 시각화 해서 한눈에 보여준다. 뜨는 동네와 유망한 상권을 클릭하면 해당 상권의 업종과 매출, 인구와 배후지를 분석한 그래프와 표를 도출해낸다.현재 점포를 운영하고 있는 소상공인에 대한 분석도 추가됐다. ‘나는 사장’ 기능을 통해 소상공인이 운영하는 점포를 중심으로 주변의 동일 업종 점포수와 매출 변화, 유동인구 변화, 배후지 등 분석결과를 제공한다.‘자가진단’ 기능도 있다. 소상공인이 직접 자기점포의 매출, 임대료, 고용자수, 영업시간 등을 입력하면 주변 및 서울시 내 유사 업체들의 현황과 신청자의 업황을 비교한 결과를 제공해 스스로 경영상태를 진단할 수 있는 서비스다. 현재 베타 버전으로 제공되며, 2023년부터는 유동인구 등에 대한 미래 예측 알고리즘을 활용한 AI 기능을 도입해 소상공인이 미래 경영환경에 대비할 수 있도록 할 전망이다.주철수 서울신용보증재단 이사장은 “소상공인 지원 전문기관으로서 그간 축적한 소상공인 빅데이터와 노하우를 활용해 시민들에게 실질적으로 도움이 되는 정보를 제공할 필요성이 있다”라며 “‘우리마을가게 상권분석서비스’가 제공하는 상권정보가 예비창업자의 합리적인 의사결정을 돕고, 코로나19 팬데믹으로 극심한 어려움을 겪는 소상공인의 경쟁력 향상에 기여할 수 있기를 기대한다”고 했다.▶드디어, 종부세 폭탄 터졌다. 아파트 사고팔기 전 재산세, 종부세 확인은 필수. ☞클릭! 땅집고 앱에서 전국 모든 아파트 세금 30초만에 확인 ▶돈버는 부동산 실전 투자 전략을 동영상으로 만나보세요. [ 증여편 ] [ 재개발편
빅데이터 기반 상권정보 한눈에…서울시 상권분석서비스 개편
빅데이터 기반 상권정보 한눈에…서울시 상권분석서비스 개편
예비창업자에게 유망업종·지역 추천, 상권분석 제공
소상공인에게는 운영점포 분석, 경영상태 진단 지원
서울시와 서울신용보증재단이 창업을 준비하는 시민과 영세 소상공인에게 빅데이터 기반의 상권정보를 제공하는 ‘서울시 우리마을가게 상권분석서비스’를 대대적으로 개편했다고 25일 밝혔다.25일 서울시에 따르면 상권분석서비스는 총 45종의 소상공인 관련 빅데이터를 분석해 자치구·상권별 생존률, 평균 매출액, 임대 시세 등 각종 경영 정보를 제공하는 사이트이다. 서울시가 2016년 개발해, 2017년부터 재단이 위탁 운영 중이다.서울시와 재단은 소상공인이나 상권과 창업에 관심이 있는 시민의 이용 접근성을 높이는 것에 중점을 두고 서비스 개편을 진행했다. 사용자 인터페이스(UI)를 개선하고 이용 절차를 간소화했다. 또한 ‘뜨는 상권’, ‘나는 사장’, ‘나도 곧 사장’ 등 직관적인 명칭을 활용하고 분석 리포트의 가독성을 높였다.정확한 상권 정보 제공을 위해 상권분석 영역 기준도 변경했다. 기존에는 ‘반경 300m’와 같이 직선거리를 기준으로 동심원을 그려 구분했던 상권분석 영역을 실제 보행으로 일정시간 동안 걸어서 도달할 수 있는 영역으로 구분했다. 실제 골목길을 따라 형성되는 상권의 특징을 반영하기 위한 것으로, 이번 보행권역 기반의 상권분석 서비스는 전국 최초로 도입한 것이다.창업을 꿈꾸는 시민들을 위해서는 ‘나도 곧 사장’ 신규 서비스를 통해 유망 업종과 지역을 추천해주고, 창업 예정지를 중심으로 동일 업종 점포수와 매출, 유동인구 등 준비된 창업을 위한 상권정보를 세세히 담은 상권분석 리포트를 제공한다.업종을 선택하지 못한 예비 창업자에게는 유망 업종 검색기능을 제공하며, 창업 예정자에게는 예정 점포의 위치, 업종, 분석영역을 기반으로 맞춤형 리포트를 제공한다. 여기에 빅데이터를 융합해 최근 뜨고 있는 상권을 지도로 보여주는 ‘뜨는 상권’ 기능도 신설했다.소상공인을 위해서는 ‘나는 사장’ 기능으로 운영 점포 주변의 동일 업종 점포 수와 매출 변화, 유동인구 변화, 배후지 등을 분석해 제공한다.이와 함께 ‘자가진단’ 기능도 도입했다. 소상공인이 직접 자기점포의 매출, 임대료, 고용자수, 영업시간 등을 입력하면 시내 유사 업체의 현황과 신청자의 업황을 비교한 결과를 제공한다. 경영상태를 소상공인 스스로 진단할 수 있도록 한 것이다.강필수 기자 [email protected]
창업 시작은 상권분석…빅데이터가 알려준다
[사진 = 게티이미지뱅크]KDX 어데고
T맵 이용자 1300만명 데이터
실시간으로 상권 분석해 제공
업종별·지역별 방문객 한눈에
앱 사용동향 파악 마케팅 활용
핫플레이스 검색 기능도 호평
최신 상권 동향을 볼 수 있는 어데고(adego) `트렌드` 사용 모습. 사용자들은 관광단지, 골프, 커피, 캠핑장 등 업종별, 지역별 이용자 수와 패널 데이터를 분석한 보고서를 맞춤형으로 받아 볼 수 있다.
KT 잘나가게
상권 분석의 핵심은 유동인구
양은 물론 유입 방향까지 제시
세분화된 데이터 시각적 제공
경쟁 가게 세부수치도 알려줘
배달 상권지도 서비스 곧 출시
KT의 `잘나가게` 서비스 사용 모습. 가게 위치를 등록하면 `내 상권`의 인구, 업종 매출, 타 업종 매출 등을 한눈에 확인할 수 있다. 트렌드·이슈를 보고 인구 유입 방향과 유동인구가 많은 지역도 표시된다.
코로나19 여파로 ‘나만의 가게’에 도전하는 창업자가 늘어나고 있다. 몇 년 전만 해도 감(感)에 의존해 인기 상권 대로변에 가게를 내는 경우가 많았는데 이젠 다르다. 눈에 잘 띄지 않는 골목에 작은 가게를 열어 배달 서비스를 하거나 모바일 플랫폼을 활용해 상품을 판매하는 식으로 창업 방식이 다양해지고 있다. 특히 비대면 쇼핑이 뜨는 등 소비 트렌드가 빠르게 바뀌면서 빅데이터와 디지털 기술을 총동원해 고객의 취향뿐 아니라 연령대, 사는 지역, 구매 이력까지 종합적으로 고려해 가게를 내고 운영하는 것이 중요해졌다. 이런 추세에 맞춰 정보기술(IT) 기업들이 다양한 ‘장사 솔루션’을 선보이고 있다. 소상공인이 주목할 만한 빅데이터 기반 상권 분석과 디지털 도구를 살펴봤다.’차량’을 이용하는 고객들의 실시간 이동 동향을 파악하려면 KDX한국데이터거래소의 ‘어데고(adeGO)’가 차별화된 서비스를 제공한다.어데고는 빅데이터 전문기업 TDI가 T맵 1300만명 이용자의 내비게이션 데이터와 스마트폰 사용자를 대상으로 자체 수집한 유동인구, 애플리케이션(앱) 이용 현황 데이터(100만명 패널데이터)를 결합한 서비스다.정식 출시를 앞두고 3월 31일 개최한 설명회에는 신세계, 스타벅스커피코리아, 한국맥도날드, 한국능률협회, 비비큐, 교촌, SPC, 인크루트, 케이엠에이치 등 10여 개 기업 디지털혁신, 데이터, 마케팅 담당자가 참여해 큰 관심을 보였다.4월 6일 정식 출시 이후 신세계, BHC, SPC 같은 기업에서 실제 서비스를 이용 중이고 CGV, LG헬로비전을 비롯한 여러 기업이 도입을 검토하고 있다.티맵 데이터는 ‘실시간 연동’이 특징이다. 날씨가 크게 변하거나 미세먼지가 심해지는 등 특정 상황이 발생했을 때 티맵을 이용해 목적지를 찍고 이동하는 매장별 방문인구가 어떻게 바뀌는지를 실시간으로 비교 분석하고, 다음 전략을 세울 수 있는 기반이 되는 데이터를 제공한다. 가게를 운영하는 기업이나 대표 입장에선 매장에 방문객이 얼마나 몰릴지 미리 예측해서 인력배치를 효율적으로 할 수 있다. 백화점이나 치킨집, 빵집, 커피전문점, 은행지점에서도 지역별 동향을 분석할 때 유용하게 사용될 것으로 예상된다. 한상윤 TDI 이사는 “소상공인 기반 플랫폼이 많지만 어데고는 소상공인뿐만 아니라 여러 기업, 공공기관에서도 데이터 기반 분석을 할 수 있는 ‘뉴스 플랫폼’을 구축해 뒀다는 점도 특징”이라고 말했다.서비스는 △매장 방문객 분석 △지역 유동인구 분석 △앱 사용 추이 분석 △트렌드 분석 보고서로 나뉜다. 방문객 분석 서비스를 이용하면 골프, 치킨, 햄버거 등 31개 카테고리 업종별 방문객 수, 특정 지점의 방문객 수를 기간에 따라 파악할 수 있다. 또 그래프로 업종별, 지점별 방문객 추이를 시각화해 비교할 수도 있다.유동인구 분석은 읍·면·동 단위 특정 지역 유동인구를 기간에 따라 파악할 수 있는 서비스다. 히트맵 형식으로 지도에 기반한 시각화 툴을 이용해 서비스를 제공한다. 앱 사용 추이 분석은 스마트폰 사용자 100만명의 사용 추이를 분석해 분류별로 많이 사용하는 앱을 보여주는 서비스다. 예를 들어 ‘골프’ 매장을 내면서 골프 업종을 분석하고 싶으면, 골프 범주를 선택해 관련해서 어떤 앱들이 소비자에게 사랑받고 있고 많이 사용되는지를 순위별로 볼 수도 있다.트렌드 분석 보고서에선 산업별, 업종별 방문객 추이와 앱 사용 데이터와 포털 검색 데이터까지 결합한 다각적인 보고서를 제공한다.’어데고’는 정식 서비스를 시작한 이후 최근 ‘핫플레이스’ 기능도 추가했다. 9개 범주(관광지, 번화가, 나들이, 먹자골목, 공원, 전통시장, 해수욕장, 카페거리, 가구거리)에 대한 일별, 지역별 방문객 수 분석이 가능하도록 한 서비스다. 예를 들어 ‘전통시장, 전국’으로 검색하면 전국 전통시장의 일자별 방문객 수와 방문순위를 비교할 수 있다. 전통시장 1위는 남대문시장, 전통시장 2위는 전남 구례시장으로 분석된다.[이승윤 기자]’사장님의 가게는 주로 남쪽에서 오는 사람들이 많이 지나갑니다. 가게 상권 면적은 30만8029㎡이며, 가게를 기준으로 도보 최대 455m 안에 있는 사람들이 잠재 고객입니다.’ 모바일 상권분석 플랫폼 ‘KT 잘나가게’로 서울 지하철 1호선 종각역 인근 상권을 분석한 결과다. 지도에 나만의 가게 상권 영역이 표시된다. 고객 유입 방향과 도보 한계치까지 구체적인 정보가 담겨 있다.KT는 전국 1100만여 개 건물과 540만여 개 사업체 정보와 통신 데이터를 토대로 예측한 유동·상주 인구 분석 정보, 카드 결제 데이터를 결합해 ‘KT 잘나가게’를 개발했다.가장 큰 특징은 건물 단위로 상권 현황을 확인할 수 있다는 점이다. 가게 배후지를 사각형 블록단위로만 구분하는 기존 방식과 달리 가게 건물 위치와 유동인구 양과 보행 속도·방향, 계절·요일과 같은 데이터를 분석해 사다리꼴, 부채꼴, 오각형 등 다양한 형태로 상권 영역을 설정해 분석한다.상권분석의 핵심인 유동인구는 1년간 추이는 기본이고 성별, 연령대별, 요일·시간대별로 세분화했다. 상권 내 같은 업종의 경쟁 가게 위치, 개수, 평균 영업기간, 매출과 같은 정보도 확인할 수 있다. 예컨대 서울 종로2가의 커피업종이라면 ‘가게는 33개, 이들 가게의 평균 영업기간은 11년, 3월 매출 평균은 712만원, 하루 평균 결제금액은 6425원, 매출이 가장 높은 요일은 토요일이며 시간대는 14~18시, 20대 손님이 많다’는 식이다. 상권 내 다른 업종 데이터도 확인할 수 있다. 이런 방대한 정보를 누구나 쉽게 파악할 수 있도록 그래픽과 내용 요약 기능을 강화했다.이종헌 KT AI·빅데이터 융합사업담당(상무)은 “코로나19로 상권 트렌드가 빠르게 변하고 있는 만큼 가장 최신 정보를 제공하기 위해 주요 데이터를 매주 업데이트하고 있다”고 말했다. 덕분에 상권 정보가 매주 바뀌고 전달과 비교해 볼 수 있다.데이터 분석을 바탕으로 마케팅 조언도 제공한다. 상권분석 전문가의 의견과 데이터를 매칭시켰다. 예를 들어 ’20대 유동인구가 많으니 카페에서 공부하는 카공족을 흡수하기 위해 개별 테이블을 제공하는 것이 도움이 된다’처럼 소상공인이 참고할 만한 ‘꿀팁’을 준다.KT는 5월 ‘배달 상권 지도’ 서비스를 선보일 계획이다. KT가 축적해온 상권 빅데이터를 바탕으로 동네별 배달 주문 건수를 추정해 전국 지도에 가로·세로 500m 단위로 바둑판처럼 배달 수요가 많은 지역과 상대적으로 적은 지역을 색깔로 구분했다. 소상공인은 자신의 가게 반경 1.5~3㎞에서 배달 주문콜이 많은 곳을 한눈에 확인할 수 있다. 거주 인구를 예측할 수 있도록 아파트·오피스텔·빌라 등 가구 수 정보도 함께 제공한다. 코로나19로 배달 주문 서비스 시장이 커지는 가운데, 소상공인이 주문콜을 가장 많이 확보할 수 있는 최적의 동네에 ‘깃발’을 꽂을 수 있는 셈이다. 이종헌 상무는 “소상공인이 데이터를 기반으로 배달 권역을 정하고 SNS 홍보 등 마케팅 효과를 극대화하는 데 도움이 될 것”이라고 말했다.KT잘나가게에는 신한은행의 비대면 사업자 대출 절차도 추가된다. 소상공인에게 필요한 대출정보 확인부터 대출 실행까지 비대면으로 할 수 있다. KT는 KT잘나가게의 상권 데이터와 신한은행의 금융데이터를 결합해 소상공인을 위한 대안신용평가 모델도 개발할 계획이다.[임영신 기자][ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단전재 및 재배포 금지]
빅데이터 분석을 통한 서울시 골목상권 분석
서울시는 빅데이터 프로젝트의 목적으로 중소형 사업 중심의 골목상권 데이터와 분석결과를 공개하고 있다. 서울시의 데이터는 다양하고 풍부하지만, 대부분이 통계수치의 제시로 구성되어 있다. 또한, 서울시에서 제공하고 있는 ‘신규창업위험도’ 지표는 개·폐업률 중심의 지표로써 업종 및 상권별 특징을 설명하지 못하고 있다. 이러한 점에 착안하여, 본 연구자는 서울시의 풍부한 데이터를 활용하여 업종별로 성격이 비슷한 지역구로 구성된 상권을 정의하고 대표적인 특징을 파악하고자 한다. 따라서 연구의 대상은 서울시에서 제공하는 2015년부터 2016년까지의 공개데이터로써 서울시에서 지정한 1008개의 골목상권과 상권배후지이다. 주제영역은 아파트, 집객시설, 소득소비, 업종별매출, 인구(상주, 유동, 직장인 등), 점포 개·폐업률 등이다. 연구절차는 1. 서울시 공공데이터를 수집 2. MySQL로 통합데이터베이스를 구축 3. MsExcel을 이용하여 기술분석 수행 4. R 프로그래밍 언어를 활용하여 상관분석과 회귀분석 수행 5. Tableau 툴을 통한 시각화이다.
분석결과 월매출액과 상관성이 있는 변수는 아파트평수, 인구(상주, 유동, 직장인 등), 요일별 매출과 연령별 매출, 지출비용 등 이다. 업종으로 구분된 각 구별 상관계수를 가지고 군집분석을 통해 서울시 25개 구를 5개 군집으로 나타냈다. 군집은 주로 인접한 지역구가 함께 구성되었다. 분석결과 강남일대 군집의 매출은 고가보다는 저가 아파트단지 수나 비아파트 세대 수와 상관관계가 높았다. 반면에 도봉구 중심의 군집은 연령별 매출 상관계수의 편차가 다른 군집에 비해 작고 특징이 골고루 나타나는 특징을 볼 수 있었다. 이를 통해 업종에 따라 다르게 형성되는 서울시 구 단위 군집의 구성요소를 확인하고 각 군집별 특징 및 매출상관요인을 확인할 수 있었다. #빅데이터 #상관 분석 #군집 분석 #골목상권 #상권배후지 #Big Data #Correlation Analysis #Cluster Analysis #Market district #Hinterland
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