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건강기능식품 융합데이터_구매자 성연령(비중) 채널별 분석_'22년 4분기

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항목
파일명 LI1222000400120001.csv
파일 포맷 CSV
설명 건강기능식품 융합데이터_구매자 성연령(비중) 채널별 분석_'22년 4분기
데이터셋 설명

지역별 인구 데이터와 온라인, 오프라인 슈퍼/마트 및 전문매장별 구매자 성연령 비중 데이터를 결합해 건강기능식품 시장의 채널별 구매자의 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 채널별 분석 데이터] ㅇ 수도권 지역 오프라인 전문매장 성연령별 구매금액과 롯데 유통의 온오프라인 채널별 성연령 비율 데이터를 결합한 데이터
ㅇ 지역별 월평균 상주인구와 유동인구 기반 건강기능식품의 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), 오프라인 건강기능식품 전문매장 성연령별 구매금액, 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

[ 데이터 상세 문의 ] ㅇ대표 메일 : healthdata@lguplus.co.kr

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버전 2023-07-03
파일 크기1 KB
행 수 10 100건 이하의 작은 데이터
컬럼 수16
텍스트 인코딩utf-8
컬럼 구분자 , 콤마 (COMMA)

import pandas as pd

df = pd.read_csv('LI1222000400120001.csv', on_bad_lines='skip', delimiter=',', encoding='utf-8', encoding_errors='ignore')

컬럼 타입 샘플
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항목
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생성일시 2023-09-28T04:24:25.246497
아이디 ff1ec984-599b-4e19-98e8-12c19afcef61
메타데이터 수정일시 2023-12-10T13:34:48.803902
데이터셋 아이디 6e4ce367-df0d-41dc-b05e-aff024c0eee0
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상태 active
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