건강기능식품 융합데이터_구매자 성연령(비중) 카테고리별 분석_2022_1분기.csv
건강기능식품 융합데이터_구매자 성연령(비중) 카테고리별 분석_2022_1분기
항목 | 값 |
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파일명 | 건강기능식품 융합데이터_구매자 성연령(비중) 카테고리별 분석_2022_1분기.csv |
파일 포맷 | CSV |
설명 | 건강기능식품 융합데이터_구매자 성연령(비중) 카테고리별 분석_2022_1분기 |
데이터셋 설명 | 지역별 인구 데이터와 온라인, 오프라인 슈퍼/마트 구매자 성연령 비중 데이터를 카테고리별로 결합해 건강기능식품 구매자의 구매 카테고리별 채널별 성X연령 분석이 가능한 데이터 상품 ★건강기능식품 융합데이터 이해★ 지역별 생활인구/유동인구, 온라인 택배 기반 카테고리별 상품 주문 건수, 오프라인 대형 마트 및 체인슈퍼 상품 카테고리별 매출액, 오프라인 건강기능식품 전문매장 결제 정보 및 구매자 정보, 롯데 유통 채널별(온라인, 홈쇼핑, 오프라인 마트 및 슈퍼) 구매자 및 세부 품목 정보를 결합해 건강기능식품 소비현상을 입체적으로 파악할 수 있음 [ 건강기능식품 구매자 성연령 카테고리별 분석 데이터] ㅇ 수도권 지역의 온라인 택배 물동량 성연령 비중과 오프라인 마트/슈퍼 구매 금액의 성연령 비중 데이터를 결합한 데이터 상품 ㅇ 지역별 월평균 상주인구와 유동인구 기반 건강기능식품의 카테고리별 온오프라인 채널별 성연령별 비중을 파악하여 건강기능식품의 고소비층을 분석할 수 있음 [ 데이터 제공 형태 ] ㅇ 지역 : 서울/경기/인천(행정동 단위, 시군구 또는 시도 단위 가능) ㅇ 해상도 : 행정동 ㅇ 분석 항목 : 지역별 인구데이터(유동인구, 생활인구), 온라인 택배 물동량 성연령비중(롯데 유통채널 온라인구매 기준), 오프라인 마트/슈퍼 구매 금액의 성연령 비중(롯데 유통채널 오프라인구매 기준) ㅇ 데이터 기간 : 1개월 단위 ㅇ 데이터 제공 지역/기간 협의 가능 [ 데이터 활용 사례 ] ㅇ 건강기능식품 유통 시 구매자 특성별 마케팅 전략 수립 ㅇ 타겟 고객별 건강기능식품 신규 상품 기획 시 참고 [ 데이터 상세 문의 ] ㅇ대표 메일 : healthdata@lguplus.co.kr |
url | 파일 다운로드 (안 되면 원본 페이지에서 다운 받으세요) |
원본 페이지 | https://www.bigdata-lifelog.kr/portal/find/dataList?mode=detail&name=lgu20221207124533 |
버전 | 2022-12-07 |
파일 크기 | 4 KB |
행 수 | 10 100건 이하의 작은 데이터 |
컬럼 수 | 18 |
텍스트 인코딩 | UTF-8-SIG |
컬럼 구분자 | , 콤마 (COMMA) |
import pandas as pd
df = pd.read_csv('건강기능식품 융합데이터_구매자 성연령(비중) 카테고리별 분석_2022_1분기.csv', on_bad_lines='skip', delimiter=',', encoding='UTF-8-SIG', encoding_errors='ignore')
컬럼 | 타입 | 샘플 |
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항목 | 값 |
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column_info_url | https://www.bigdata-lifelog.kr/egf/ext/data/field/schema.json?prodCode=LI122200040009 |
생성일시 | 2023-03-18T01:25:26.805736 |
아이디 | 74734b85-e65a-4786-848a-2029dae04513 |
메타데이터 수정일시 | 2023-08-21T01:51:42.186077 |
데이터셋 아이디 | d90bc559-0269-4a6f-b5aa-c5849947f90f |
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상태 | active |
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