DATA_SSC_CORONA_MERS.csv

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항목 값
파일명 DATA_SSC_CORONA_MERS.csv
파일 포맷 CSV
설명 샘플 데이터
데이터셋 설명

코로나의 소비 영향을 전년 소비와 비교하여 분석할 수 있고, 메르스의 영향도와도 비교할 수 있는 데이터 - 데이터 기간 : '15년/'19년/'20년 5월1일 ~ 7월 31일 총 9개월 -소비건수 집계 ※ 상세업종, 타기간 유료로 구매 가능

코로나의 소비 영향을 전년 소비와 비교하여 분석할 수 있고, 메르스의 영향과도 비교할 수 있는 데이터

- 데이터 기간 : '15년/'19년/'20년 5월1일 ~ 7월 31일, 총 9개월

- 소비건수 집계

 · 집계 단위 : 일/업종(14업종으로 분류)/연령대(10세단위)성별

※  전체카드 시장분으로 추정

※  지역 오프라인 소비 관련 업종만 포함


□ 업종설명

 - 가전/가구 : 가전제품매장,가구매장,인테리어 관련

 - 가정생활/서비스 : 결혼, 장례, 세탁소, 청소 등

 - 교육/학원 : 학원, 서적, 독서실, 학습지 등

 - 미용 : 미용실, 이발소, 네일샵, 피부관리샵 등

 - 백화점/상품권/아울렛

 - 스포츠/문화/레저 : 골프장, 스포츠센터, 극장, 놀이공원 등

 - 여행/교통 : 항공, 숙박, 철도, 면세점, 여행상품 등

 - 요식/유흥 : 외식, 커피, 주점 등

 - 의료 : 병원, 약국

 - 자동차 : 차량구매, 차량정비 등

 - 주유 : 주유소, 충전소

 - 패션/잡화 : 의류매장, 패션잡화 매장 등

 - 편의점

 - 할인점/마트 : 할인점, 슈퍼마켓 등
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원본 페이지 https://kdx.kr/data/view/27200
버전 2021-07-27
파일 크기510 Byte
행 수 12 100건 이하의 작은 데이터
컬럼 수6
텍스트 인코딩utf-8
컬럼 구분자 , 콤마 (COMMA) 

import pandas as pd

df = pd.read_csv('DATA_SSC_CORONA_MERS.csv', on_bad_lines='skip', delimiter=',', encoding='utf-8', encoding_errors='ignore')

컬럼 타입 샘플
소비일자 float64 None
소비업종 string None
성별 string None
연령대 string None
소비건수합계 float64 None
Unnamed: 5 float64 None

항목 값
생성일시 2023-09-12T06:23:58.351211
curl curl 'https://kdx.kr/product/getCsvSampleDataList' -H 'Accept: application/json, text/javascript, */*; q=0.01' -H 'Accept-Language: ko-KR,ko;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7,de;q=0.6' -H 'Cache-Control: no-cache' -H 'Connection: keep-alive' -H 'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8' -H 'Pragma: no-cache' -H 'User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.4951.54 Safari/537.36' -H 'X-Requested-With: XMLHttpRequest' --data-raw 'product_id=27200' --compressed
아이디 11fc9853-8952-4922-b74c-1bbaa0ba4d02
key DATA_SSC_CORONA_MERS.csv
메타데이터 수정일시 2023-09-12T06:23:58.299947
데이터셋 아이디 d68dacc5-a254-445f-a152-9073e1bdeb37
상태 active