전국 카드 가맹점 및 상권 정보 데이터셋
가맹점 상세 및 상권정보 데이터는 전국에 분포한 카드 가맹점 360만 개와 해당 가맹점이 위치한 배후지 상권 분석 정보를 통합한 고품질 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 가맹점의 위치, 업종, 매출 패턴, 상권 특성, 소비자 행동 데이터를 포함하며, 상권 분석, 입지 선정, 소비 트렌드 분석, AI 모델 학습 등 다양한 용도로 활용 가능합니다. 모든 데이터는 개인정보 보호법 및 관련 규정을 준수하여 처리되었으며, 구조화된 형태로 제공됩니다.
활용 사례 및 분야
- 상권 분석 및 입지 선정
가맹점의 사업장 우편번호, 지번 좌표(X, Y), 법정동 코드, 광역시도명, 시군구명, 행정동명, 그리고 상권정보 데이터(밀집도, 안정성, 성장성, 폐업률 등)를 활용하여 지역별 상권 특성과 소비자 밀집도를 정밀하게 분석할 수 있습니다. 이를 통해 소매업체의 최적 입지 선정, 경쟁 가맹점 분석, 지역별 시장 잠재력 평가가 가능합니다.
- 매출 및 소비 패턴 분석
요일구분, 시간대별 매출금액, 매출건수, 연령대별 재방문 비율, 성별대별 매출 금액, 재방문고객그룹 데이터를 기반으로 가맹점 및 상권의 시간대별, 요일별, 고객군별 소비 패턴을 분석할 수 있습니다. 특정 업종(가맹점업종번호) 또는 지역에서의 매출 트렌드를 파악하여 마케팅 전략 수립, 프로모션 타겟팅, 고객 유지 전략에 활용할 수 있습니다.
- 부동산 및 건물 분석
건물ID, 건물구분코드, 건물명, 건물동명, 건물호수값, 건물층수값, 시설 데이터를 활용하여 상업용 부동산의 가맹점 입점 현황 및 건물별 상권 가치를 분석할 수 있습니다. 부동산 개발업체 및 투자자는 상권의 안정성, 성장성, 폐업률 데이터를 결합하여 상업용 건물의 수익성 예측 및 투자 전략을 수립할 수 있습니다.
- AI 모델 학습
가맹점 상세 및 상권정보 데이터는 추천 시스템, 상권 예측 모델, 소비자 행동 예측 모델, 매출 예측 모델, 고객 재방문 예측 모델 등 다양한 AI 모델 학습에 활용될 수 있습니다. 150개의 메타데이터로 구성된 상권정보와 가맹점 데이터의 높은 세분성 및 대규모 특성은 고성능 AI 모델 개발에 적합합니다. 예를 들어, 특정 지역 및 업종에서의 매출 패턴과 재방문 비율을 학습하여 신규 가맹점의 예상 매출 및 고객 충성도를 예측하는 모델을 구축할 수 있습니다.
데이터셋 스펙
- 데이터 타입: 텍스트 (구조화된 테이블)
- 데이터 소스: 국내카드 가맹점 데이터, 전국 상권 분석 데이터
- 데이터 분량: 약 360만 개 가맹점 및 상권 데이터
- 언어: 한국어
- 포맷: CSV
- 메타데이터: 요일별 매출금액, 시간대별 매출 금액, 자택인근 고객수, 직장인근 고객수, 성별대별 매출 금액 등 150개 메타데이터