서울 시민의 소비 및 이동 패턴 재현 데이터.csv
샘플 데이터
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항목 | 값 |
---|---|
파일명 | 서울 시민의 소비 및 이동 패턴 재현 데이터.csv |
파일 포맷 | CSV |
설명 | 샘플 데이터 |
데이터셋 설명 | 서울시와 민간 3사(통신사, 카드사, 신용평가사) 간 가명정보 결합을 통해 확보한 가명정보 결합 데이터를 원본 데이터로 하여, 통계적 특성이 유사하고 실제 원본 데이터 분석 결과와 유사한 결과를 얻을 수 있도록 가상으로 재현한 데이터를 생성하였습니다. |
url | 파일 다운로드 (안 되면 원본 페이지에서 다운 받으세요) |
원본 페이지 | https://bigdata.seoul.go.kr/data/selectSampleData.do?sample_data_seq=331 |
버전 | 2024-02-21 |
파일 크기 | 445 KB |
행 수 | 1,001 큼 |
컬럼 수 | 102 |
텍스트 인코딩 | utf-8 |
컬럼 구분자 | , 콤마 (COMMA) |
import pandas as pd
df = pd.read_csv('서울 시민의 소비 및 이동 패턴 재현 데이터.csv', on_bad_lines='skip', delimiter=',', encoding='utf-8', encoding_errors='ignore')
컬럼 | 타입 | 샘플 |
---|---|---|
자치구명 | string | 강동구 |
생년월일 | int64 | 1978 |
성별 | string | 남 |
동일세대_학령기인구수 | int64 | 3 |
동일세대_미취학아동수 | int64 | 0 |
직업군 | int64 | 420 |
평균_문자대상자수 | float64 | 28.0 |
평균_통화대상자수 | float64 | 6.0 |
평균_통화량 | float64 | 91.0 |
세대주여부 | string | 세대주 |
1인가구여부 | int64 | 0 |
주택보유여부 | int64 | 1 |
대출여부 | int64 | 0 |
연체여부 | int64 | 0 |
사업자여부 | int64 | 0 |
동일세대_세대원_수 | int64 | 6 |
추정연소득 | float64 | 59000.0 |
추정연소득_백분위 | float64 | 10.0 |
총자산평가금액 | int64 | 668310 |
순자산평가금액 | int64 | 666380 |
차량보유 | int64 | 0 |
총대출약정금액 | int64 | 0 |
주택담보대출약정금액 | int64 | 0 |
신용대출약정금액 | int64 | 0 |
자동차대출약정금액 | int64 | 0 |
카드소비금액 | int64 | 7996 |
신용카드소비금액 | int64 | 7834 |
체크카드소비금액 | int64 | 162 |
일시불이용금액 | int64 | 6296 |
할부이용금액 | int64 | 595 |
현금서비스이용금액 | int64 | 0 |
해외카드이용금액 | int64 | 87 |
신용카드기관수 | int64 | 3 |
체크카드기관수 | int64 | 2 |
카드사_최근1년_월평균_이용금액 | int64 | 1 |
가맹점합산이용금액 | int64 | 2834000 |
가맹점분류_이용비중1 | float64 | 0.158095069487475 |
가맹점분류_이용비중2 | float64 | 0.0 |
가맹점분류_이용비중3 | float64 | 0.0 |
가맹점분류_이용비중4 | float64 | 0.0 |
가맹점분류_이용비중5 | float64 | 0.113481455253607 |
가맹점분류_이용비중6 | float64 | 0.0 |
가맹점분류_이용비중7 | float64 | 0.0030981676551296 |
가맹점분류_이용비중8 | float64 | 0.0 |
가맹점분류_이용비중9 | float64 | 0.0 |
가맹점분류_이용비중10 | float64 | 0.0 |
가맹점분류_이용비중11 | float64 | 0.0137204567584314 |
가맹점분류_이용비중12 | float64 | 0.0 |
가맹점분류_이용비중13 | float64 | 0.0 |
가맹점분류_이용비중14 | float64 | 0.0064618925378419 |
가맹점분류_이용비중15 | float64 | 0.0 |
가맹점분류_이용비중16 | float64 | 0.0 |
가맹점분류_이용비중17 | float64 | 0.0326635389926529 |
가맹점분류_이용비중18 | float64 | 0.140745330618748 |
가맹점분류_이용비중19 | float64 | 0.531734088696114 |
배달앱_이용금액 | int64 | 130000 |
제주도지역_이용금액 | int64 | 0 |
해외여행_이용금액 | int64 | 0 |
마케팅_슈퍼마켓_이용금액 | int64 | 202000 |
마케팅_편의점_이용금액 | int64 | 19000 |
마케팅_온라인쇼핑_이용금액 | int64 | 301000 |
마케팅_소셜커머스_이용금액 | int64 | 0 |
온라인_카드사용_금액 | int64 | 1189000 |
온라인_카드사용_건수 | int64 | 17 |
오프라인_카드사용_금액 | int64 | 2509000 |
오프라인_카드사용_건수 | int64 | 178 |
주중_소비비중 | float64 | 0.62 |
3개월내_승인건수비중1 | float64 | 0.0 |
3개월내_승인건수비중2 | float64 | 0.24 |
3개월내_승인건수비중3 | float64 | 0.02 |
3개월내_승인건수비중4 | float64 | 0.21 |
3개월내_승인건수비중5 | float64 | 0.04 |
12개월내_월별_이용금액_평균 | int64 | 2933000 |
12개월내_월별_이용금액_표준편차 | float64 | 4450832.85 |
12개월내_월별_이용금액_최대값 | int64 | 17593000 |
12개월내_월별_이용금액_최소값 | int64 | 80000 |
12개월내_이용금액_비중1 | float64 | 0.02 |
12개월내_이용금액_비중2 | float64 | 0.01 |
12개월내_이용금액_비중3 | float64 | 0.08 |
12개월내_이용금액_비중4 | float64 | 0.0 |
12개월내_이용금액_비중5 | float64 | 0.0 |
12개월내_이용금액_비중6 | float64 | 0.03 |
12개월내_이용금액_비중7 | float64 | 0.0 |
12개월내_이용금액_비중8 | float64 | 0.0 |
12개월내_이용금액_비중9 | float64 | 0.0 |
12개월내_이용금액_비중10 | float64 | 0.0 |
12개월내_이용금액_비중11 | float64 | 0.0 |
12개월내_이용금액_비중12 | float64 | 0.0 |
3개월내_택시_이용건수 | int64 | 0 |
3개월내_대중교통_총이용건수 | int64 | 0 |
3개월내_대중교통_이용건수1 | int64 | 0 |
3개월내_대중교통_이용건수2 | int64 | 0 |
3개월내_탑승정류장수 | int64 | 0 |
평일_이동_총횟수 | float64 | 20.0 |
휴일_이동_총횟수 | float64 | 7.0 |
평일_총이동거리 | float64 | 310.0 |
평일_이동속도_평균 | float64 | 31.0 |
휴일_총이동거리 | float64 | 470.0 |
휴일_이동속도_평균 | float64 | 39.0 |
택시이용_이동횟수 | float64 | 0.0 |
네비게이션이용_이동횟수 | float64 | 0.0 |
지하철_이동일수 | float64 | 9.0 |
항목 | 값 |
---|---|
생성일시 | 2024-02-23T23:03:54.251949 |
아이디 | aac28b3c-3bfe-4d59-bee8-8b8ca238620c |
key | 17084960082158K49X7PLEPPYOKBTLM3Z9B0K3 |
메타데이터 수정일시 | 2024-02-23T23:03:54.233747 |
데이터셋 아이디 | 5ffc89cd-d2d0-4c4a-87dc-c7bb2721fa26 |
상태 | active |
url | https://bigdata.seoul.go.kr/common/file/FileDown.do?file_id=17084960082158K49X7PLEPPYOKBTLM3Z9B0K3 |