국내 신용·체크카드 소비 데이터셋
이 데이터셋은 전국 주요 카드 가맹점에서 발생한 신용·체크카드 결제 데이터를 기반으로 구축된 고품질 소비 데이터셋입니다. 소비자의 연령, 성별, 거주 지역, 라이프 스테이지 등 다양한 속성과 함께 업종·지역·시간대별 소비 내역을 포함하고 있어 상권 분석, 소비 트렌드 파악, AI 모델 학습 등 다양한 활용이 가능합니다.
특히 개인정보 보호와 관련 법규 준수를 위해 나이는 10살 단위, 사용 시간은 6시간 단위로 구분하여 제공되며, 고객에게는 난수 ID가 부여되어 개별 식별이 불가능하도록 처리되었습니다. 이러한 조치를 통해 안전하게 활용 가능한 동시에, 대규모 데이터 기반 분석 및 AI 연구에 최적화된 환경을 제공합니다.
활용 사례 및 분야
- 고객 유형별 소비 비교 분석
성별, 연령대, 거주지, 라이프 스테이지별 소비 데이터를 분석해 주요 고객군을 세분화할 수 있습니다. 이를 통해 특정 업종 또는 지역 상권을 대상으로 한 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
- 상권 및 지역별 소비 패턴 분석
고객 거주지와 가맹점 지역을 함께 활용하면, 특정 지역 소비자의 활동 반경과 상권 유입·이탈 현상을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 거주지 대비 다른 지역에서의 소비 규모를 분석하여 상권 경쟁력 평가 및 점포 입지 전략에 활용할 수 있습니다.
- 시간대별 소비 활동 및 라이프스타일 연구
사용일과 6시간 단위의 사용 시간 데이터를 통해 주간·야간 소비 트렌드, 평일·주말 소비 차이 등을 분석할 수 있습니다. 이는 고객의 생활 패턴을 반영한 서비스 운영 시간 최적화나, 시간대별 프로모션 기획에 직접 활용될 수 있습니다.
- AI 모델 학습 데이터
구조화된 테이블 형태의 대규모 결제 데이터는 다양한 AI 연구에 활용할 수 있습니다.- 추천 시스템: 고객 속성과 소비 패턴을 기반으로 개인화된 상품/서비스 추천
- 수요 예측 모델: 특정 업종/지역/시간대별 결제금액 추이를 학습하여 향후 수요 예측
- 소비자 행동 예측 모델: 연령·성별·라이프 스테이지별 소비 이동 경로 및 카테고리 전환 확률 예측
- 경제·사회 트렌드 분석
시계열 소비 데이터를 활용하면 특정 시점(예: 경기 침체, 대형 할인 시즌, 사회적 이슈 발생 등)에서의 소비 변화 양상을 추적할 수 있습니다. 이는 정책 연구, 기업의 시장 대응 전략 수립, 리스크 관리 등에도 중요한 자료로 활용됩니다.
데이터셋 스펙
- 데이터 타입: 텍스트 (구조화된 테이블)
- 데이터 소스: 국내 주요 카드사 결제 데이터
- 언어: 한국어
- 포맷: CSV
- 메타데이터 항목: 이용월, 난수 ID, 개인/법인 여부, 성별, 나이(10살 단위), 고객 거주 시·군·구·동, 라이프 스테이지, 가맹정 시·군·구 지역, 강맹점 업종, 사용일, 사용 시간대(6시간 단위), 카드 이용금액(1만원 단위)
- 업데이트 주기: 월간/주간 (협의가능)
- 매출액, 매출건수는 추정치로 가공하여 제공
분류정보
| 항목 | 값 |
| 👤 개인/법인 | 1: 개인카드 / 0: 법인카드 |
| 🚻 성별 | F: 여성 / M: 남성 / Null: 미확인(법인카드) |
| 📍 가맹점 소재지* | 전국 단위 (서울/경기/인천 → 구단위, 그 외 → 시단위) |
| 🏠 고객 거주지* | 전국 단위 (서울/경기/인천 → 구단위, 그 외 → 시단위) |
| 👨👩👧👦 라이프스테이지 | 1: 싱글 / 2: 커플(신혼) / 3: 영유아자녀 / 4: 청소년자녀 / 5: 성인자녀 / 6: 시니어 |
| 🛒 가맹점 업종* | 대분류(15) → 중분류(35) → 소분류(72) → 최대 448개 분류 |
| ⏰ 사용 시간대* | 1시간 단위 |
*세부화 가능: 수요자 니즈에 따라 더 세분화 가능