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가정간편식 융합데이터_카테고리별 판매현황 비교_2023년 3분기

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항목
파일명 LI1223000700040001.csv
파일 포맷 CSV
설명 가정간편식 융합데이터_카테고리별 판매현황 비교_2023년 3분기
데이터셋 설명

지역별 인구 데이터와 온라인, 오프라인 슈퍼/마트 및 전문매장별 구매자 성연령 비중 데이터를 결합해 가정간편식(HMR) 카테고리별 판매현황 분석이 가능한 데이터 상품

★가정간편식 융합데이터 이해★ 지역별 생활인구/유동인구, 온라인 택배 기반 카테고리별 상품 주문 건수, 오프라인 대형 마트 및 체인슈퍼 상품 카테고리별 매출액 정보를 결합해 가정간편식(HMR) 카테고리별 판매현황을 입체적으로 파악할 수 있음

[ 가정간편식 소비행태 카테고리별 판매현황 비교 데이터] ㅇ 수도권 지역 오프라인 가정간편식 카테고리 별 구매량 및 금액과 온라인 택배 물동량 데이터를 유동인구 데이터와 행정동을 기준으로 결합한 융합데이터
ㅇ 지역별 주평균 상주인구와 유동인구 기반 가정간편식 카테고리별 판매현황에 대해 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, 오프라인 마트/슈퍼 HMR카테고리별 구매량 및 금액 ㅇ 데이터 기간 : 1개월 단위 ㅇ 데이터 제공 지역/기간 협의 가능

[ 데이터 활용 사례 ] ㅇ 가정간편식 유통 시 구매자 특성별 마케팅 전략 수립 등

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


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버전 2023-11-22
파일 크기2 KB
행 수 10 100건 이하의 작은 데이터
컬럼 수21
텍스트 인코딩utf-8
컬럼 구분자 , 콤마 (COMMA)

import pandas as pd

df = pd.read_csv('LI1223000700040001.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 2023-11-26T12:10:55.195452
아이디 92ed3fa1-ecf1-402b-9724-a724beca9765
메타데이터 수정일시 2023-11-26T12:41:50.958087
데이터셋 아이디 61befe02-fb64-4afd-a908-032f0a62f528
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