TB_NZD_RETAILPOS_CVS.csv
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항목 | 값 |
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파일명 | TB_NZD_RETAILPOS_CVS.csv |
파일 포맷 | CSV |
설명 | 설명 없음 |
데이터셋 설명 | 서울시 강남구/종로구/영등포구 편의점 리테일 POS기 데이터(2022년 1월~2022년 12월) [개요] ㅇ 서울특별시 강남구, 종로구, 영등포구 기준으로 기능성드링크, 양주/와인, 냉동식품의 판매수량 및 결제금액 집계 [특징] ㅇ 지역별 세분류 판매량 비교 분석가능 ㅇ 소분류와 세분류별 평균 구매가 비교 분석가능 [활용사례] ㅇ [제조업체] 신제품 출시 AB TEST 분석으로 마케팅 활용 ㅇ [유통업체] 비교제품군 시계열 판매량 모니터링으로 타겟제품 모색 활용 |
url | 파일 다운로드 (안 되면 원본 페이지에서 다운 받으세요) |
원본 페이지 | https://dsz.kdata.or.kr/svc/data/search.do |
버전 | 2023-01-06 |
파일 크기 | 885 Byte |
행 수 | 10 100건 이하의 작은 데이터 |
컬럼 수 | 9 |
텍스트 인코딩 | utf-8 |
컬럼 구분자 | , 콤마 (COMMA) |
import pandas as pd
df = pd.read_csv('TB_NZD_RETAILPOS_CVS.csv', on_bad_lines='skip', delimiter=',', encoding='utf-8', encoding_errors='ignore')
컬럼 | 타입 | 샘플 |
---|---|---|
YYYYMM | int64 | None |
MEGA_NM | string | None |
CTY_NM | string | None |
SHOP_CD | int64 | None |
PROD_NM1 | string | None |
PROD_NM2 | string | None |
SALE_QTY | int64 | None |
SALE_AMT | int64 | None |
SALE_UNITAMT | int64 | None |
항목 | 값 |
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column_info_url | https://dsz.kdata.or.kr/member/apply/add/data_detail.do?dataId=NZD_003 |
생성일시 | 2023-08-11T23:28:57.292540 |
아이디 | e8eb76ad-e807-45c2-8bbb-14d601693b55 |
메타데이터 수정일시 | 2023-08-11T23:28:57.275988 |
데이터셋 아이디 | b3180ede-2d1c-496d-bb5e-06e39a2a5532 |
sample_url | https://dsz.kdata.or.kr/member/apply/add/data_detail.do?dataId=NZD_003 |
상태 | active |