TB_SHC_SALE_CUST_INFO.csv

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항목 값
파일명 TB_SHC_SALE_CUST_INFO.csv
파일 포맷 CSV
설명 설명 없음
데이터셋 설명

지역별 매출 및 이용고객 정보(2019년 1월~2023년 6월)

[개요] ㅇ 전국 8개 광역시도의 읍면동 단위별 업종, 시간대, 이용고객 DEMO 특성에 따른 이용 행태(결제건수, 결제금액) 집계 데이터

[특징] ㅇ 읍면동단위의 업종별 일별 이용규모(견제건수, 결제금액) 파악 가능 ㅇ 특정 지역의 업종별 이용 고객 DEMO 특성 파악 가능

[활용사례] ㅇ 특정 지역/상권을 방문하는 소비자 및 가맹점에 대한 인사이트를 바탕으로 리테일 전략 수립, 배후지역 소비규모 산출, 상업시설 기획, 매장 입지 선정 등 활용 가능
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원본 페이지 https://dsz.kdata.or.kr/svc/data/search.do
버전 2019-12-27
파일 크기1 KB
행 수 10 100건 이하의 작은 데이터
컬럼 수17
텍스트 인코딩cp949
컬럼 구분자 , 콤마 (COMMA) 

import pandas as pd

df = pd.read_csv('TB_SHC_SALE_CUST_INFO.csv', on_bad_lines='skip', delimiter=',', encoding='cp949', encoding_errors='ignore')

컬럼 타입 샘플
STD_YM int64 None
WIAR_SIDO_CD int64 None
SGNG_CD int64 None
UMD_CD int64 None
TOBU_BIDVS_CD int64 None
TOBU_MEDVS_CD int64 None
PERS_CORP_CLCD int64 None
PHOLI_CLCD int64 None
TIZO_CLCD int64 None
SEX_CLCD int64 None
N10_UNIT_AGE_CLCD int64 None
HSH_LFTM_PERD_CD int64 None
EST_INCM_SECT_CD int64 None
IFW_AREA_CD int64 None
IFW_DISTC_SECT_CD int64 None
PAYM_NOCA int64 None
PAYM_AMT int64 None

항목 값
column_info_url https://dsz.kdata.or.kr/member/apply/add/data_detail.do?dataId=SHC_004
생성일시 2023-08-11T23:29:51.112651
아이디 d112ce14-8d27-43e7-9e26-f0176e96b9e4
메타데이터 수정일시 2023-08-11T23:29:51.077480
데이터셋 아이디 8d319cb7-7d46-418d-bb27-3bcbccdc7e85
sample_url https://dsz.kdata.or.kr/member/apply/add/data_detail.do?dataId=SHC_004
상태 active