11_성별 연령별 업종별 소비현황_202212_11_60대이상 남성.csv
샘플 데이터
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항목 | 값 |
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파일명 | 11_성별 연령별 업종별 소비현황_202212_11_60대이상 남성.csv |
파일 포맷 | CSV |
설명 | 샘플 데이터 |
데이터셋 설명 | 60대 이상 남성고객의 거주지별 이용업종별 소비현황 데이터 60대 이상 남성고객의 거주지별, 이용업종별 소비현황을 분석할 수 있는 데이터 입니다. ○ 데이터 원천 : NH농협카드 개인 거래 내역 - 소비자 데이터 : 연령대, 성별, 거주지 시도 시군구 - 가맹점 데이터 : 업종, 가맹점 주소 시도 시군구 - 결제 데이터 : 거래일자, 거래시간대, 신용카드 이용금액, 신용카드 이용건수, 체크카드 이용금액, 체크카드 이용건수 ○ 활용사례 - 60대 이상 남성고객의 거주지 및 이용업종별 구매 패턴 분석 - 지역내 시군구별 소비현황 비교 분석 - 고객 거주지와 가맹점 위치 기반의 소비현황 분석 - 신용카드 vs 체크카드 이용현황 트렌드 파악 ※ 본 데이터는 샘플로 실제와 상이할 수 있습니다. 실제 데이터는 담당자 협의를 통한 상품 구매 후에 받으실 수 있습니다. |
url | 파일 다운로드 (안 되면 원본 페이지에서 다운 받으세요) |
원본 페이지 | https://kdx.kr/data/view/36405 |
버전 | 2023-03-03 |
파일 크기 | 3 KB |
행 수 | 13 100건 이하의 작은 데이터 |
컬럼 수 | 17 |
텍스트 인코딩 | utf-8 |
컬럼 구분자 | , 콤마 (COMMA) |
import pandas as pd
df = pd.read_csv('11_성별 연령별 업종별 소비현황_202212_11_60대이상 남성.csv', on_bad_lines='skip', delimiter=',', encoding='utf-8', encoding_errors='ignore')
컬럼 | 타입 | 샘플 |
---|---|---|
이용년월 | string | 2022년 12월 |
주중_주말구분 | string | 주말 |
이용시간대 | string | 6시-10시 |
성별 | string | 남성 |
연령 | string | 60대 이상 |
거주지_시도 | string | 전라남도 |
거주지_시군구 | string | 영광군 |
업종명 | string | 가스충전소 |
가맹점_시도 | string | 경상북도 |
가맹점_시군구 | string | 경주시 |
이용금액 | float64 | 24944.0 |
신용카드이용금액 | float64 | 0.0 |
체크카드이용금액 | float64 | 24944.0 |
이용건수 | float64 | 1.0 |
신용카드이용건수 | float64 | 0.0 |
체크카드이용건수 | float64 | 1.0 |
Unnamed: 16 | float64 | nan |
항목 | 값 |
---|---|
생성일시 | 2023-09-09T20:43:33.924181 |
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아이디 | b24042a9-5218-4326-beed-dfe78ffc0eba |
key | 11_성별 연령별 업종별 소비현황_202212_11_60대이상 남성.csv |
메타데이터 수정일시 | 2023-09-09T20:43:33.888765 |
데이터셋 아이디 | 4d21ca41-58b4-469a-af20-544ae20694fd |
상태 | active |