LI1222000200060036.csv
PoI별_유동인구(관광지)_22.4Q_12월_강서구금정구사상구사하구연제구
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항목 | 값 |
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파일명 | LI1222000200060036.csv |
파일 포맷 | CSV |
설명 | PoI별_유동인구(관광지)_22.4Q_12월_강서구금정구사상구사하구연제구 |
데이터셋 설명 | 서울, 부산 지역 주요 관광지 600여개를 방문한 관광지 유동인구 데이터 (부산광역시, ‘22년 4분기 데이터) [유플러스 관광지 유동인구 데이터 경쟁력] ○ 외국인은 별도 집계 가능하며, 단기체류(관광객)의 경우 국적 확인 가능 ○ 주요 관광지 스팟의 기준 위치로부터 반경 1km 이내 지역의 시간대별 성별 연령별 유동인구를 집계 ○ 한국문화정보원 선정 전국 주요 관광지 기준으로 선정 [데이터 제공 형태] ○ 서울, 부산 지역 600여개 주요 관광 명소 위주 제공 가능 : 부산 지역 중심으로 플랫폼 내 상품 등록되며, 서울 지역 데이터의 경우 별도 요청시 제공 : 라이프로그 플랫폼 데이터 상품 최대 용량(1GB 이내) 기준에 따라 구단위로 묶어서 제공 ○ 일부 관광지만 선택(ex.30개/50개/100개)하여 제공 가능 (기간/가격 협의 필요) ○ 분석 항목 : 일자/요일/시간대/연령대(5세)/내외국인구분/단기체류외국인국적 ○ 데이터 기간 : 월 단위 [데이터 활용 사례] ○ 스팟 주변 가망 고객 상권 분석 및 신규 매장 출점 전략 수립 ○ 시간대별 유동인구 데이터 기반 사업/마케팅 전략 수립 [데이터 상세 문의] ○ 담당자 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=lgu20230626090625 |
버전 | 2023-07-12 |
파일 크기 | 1 KB |
행 수 | 10 100건 이하의 작은 데이터 |
컬럼 수 | 18 |
텍스트 인코딩 | utf-8 |
컬럼 구분자 | , 콤마 (COMMA) |
import pandas as pd
df = pd.read_csv('LI1222000200060036.csv', on_bad_lines='skip', delimiter=',', encoding='utf-8', encoding_errors='ignore')
컬럼 | 타입 | 샘플 |
---|---|---|
INDEX_KEY | string | None |
CEN_USER_KEY | string | None |
CRTR_YMD | string | None |
AREA_SPOT_NM | string | None |
AREA_SPOT_CD | string | None |
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CTPV_NM | string | None |
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REVISN_AMBLT_PUL_CNT | float64 | None |
REVISN_NMBLT_PUL_CNT | float64 | None |
항목 | 값 |
---|---|
column_info_url | https://www.bigdata-lifelog.kr/egf/ext/data/field/schema.json?prodCode=LI122200020006 |
생성일시 | 2023-09-28T04:24:27.949658 |
아이디 | 12e589f1-017d-4522-96d7-937d8a1e9b0a |
메타데이터 수정일시 | 2023-12-10T13:37:53.411663 |
데이터셋 아이디 | a0fc00f2-5158-45ee-b95f-f22aabceb6d6 |
sample_url | https://www.bigdata-lifelog.kr/egf/ext/data/preview.json?name=lgu20230626090625&prodCode=LI122200020006 |
상태 | active |
url | https://www.bigdata-lifelog.kr/portal/find/dataList?mode=detail&name=lgu20230626090625 |