🗺️ GIS & RS378

• 

  [공간자료] 전국 다이소 매장 주소 (2024년 11월 기준) 매장이름위도주소경도주소매장주소장한평역점37.56236127.0655서울 동대문구 장한로 10장안사거리점37.57188127.0711서울특별시 동대문구 장한로25길 2 (장안동)경동시장점37.57896127.038서울특별시 동대문구 고산자로 441(제기동)외대역점37.59588127.0619서울특별시 동대문구 휘경로 15 (이문동)홈플러스동대문점37.57455127.0388서울특별시 동대문구 천호대로 133 (용두동)전농점37.57786127.0585서울특별시 동대문구 사가정로 121(전농동)롯데마트청량리점37.5842127.0511서울특별시 동대문구 왕산로 214 (전농동)회기역점37.59014127.0567서울특별시 동대문구 회기로 187(휘경동)청량리역점37.58024127.0446서울특별시 동대문구.. 🗺️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2024. 11. 3.

• 

  [공간자료] 2024년 기준 전국 시군구 shp (자치구만, 일반구 제외) 특별, 광역시 내의 구는 자치구이고일반시 내의 구는 일반구 (자치구가 아닌 구)이다. 일반구를 제외한 2024 시군구 shp 파일이다.모두 받아 압축풀기하면된다.           아래는 csv  ADM_SECT_CSGG_NMSGG_OIDsgg11110서울특별시 종로구111111011140서울특별시 중구341114011170서울특별시 용산구11117011200서울특별시 성동구11120011215서울특별시 광진구491121511230서울특별시 동대문구2321123011260서울특별시 중랑구341126011290서울특별시 성북구01129011305서울특별시 강북구11130511320서울특별시 도봉구11132011350서울특별시 노원구11135011380서울특별시 은평구11138011410서울특별시 서대문구1.. 🗺️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2024. 11. 1.

• 

  [공간자료] 서울 빅데이터 캠퍼스 신한카드 서울시민의 업종별 카드소비 데이터 :: 11.서울시민의 월 단위 온라인업종별 2023011141058500자사가맹점      337,986,066               1,281위의 데이터는 2023년 1월 신촌동의 자사가맹점 업종에서 1281건, 3억 3798만원이 결제되었음을 보여준다. 기준월고객행정동코드온라인업종 카드이용금액계  카드이용건수계 2023011141058500자사가맹점      337,986,066               1,2812023011171056600식품      253,634,831               4,4642023011129052500각종기기판매/서비스        13,820,484                 5342023011150064000전시/관람/체험        26,162,752               1,3242023.. 🗺️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2024. 11. 1.

• 

  [공간자료] 서울 빅데이터 캠퍼스 신한카드 서울시민의 업종별 카드소비 데이터 :: 10.서울시 외국인 국가별(행정동별) 202301011168058000미국커피전문점             94,80012위의 데이터는 미국 국적의 외국인이 삼성1동 내의 커피전문점에서 사용한 카드금액을 보여준다.총 12건, 9만 4800원 썼음을 알 수 있다.  외국인 출신 국가는 미국, 홍콩, 영국, 중국, 일본, 태국, 호주, 싱가포르 등 한국을 주로 방문하는 국가들을 위주로 보여주고,그 외 국가는 ETC로 표시된다.  기준일자가맹점행정동코드국가업종대분류 카드이용금액계 카드이용건수계202301011168058000미국커피전문점             94,80012202301011144074000미국한식             63,4002202301011121578000ETC기타요식            170,5004202301011168.. 🗺️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2024. 11. 1.

• 

  [공간자료] 서울 빅데이터 캠퍼스 신한카드 서울시민의 업종별 카드소비 데이터 :: 9.서울시 외국인 일자별 시간대별(50m격자별) 아래는 샘플 데이터이고, 가공된 결과이므로 실제와는 차이가 있다. 샘플 데이터로는 200개 행 분량이 있다. 202301014다사542b523b주차장               1,500                    1 위의 데이터는 23년 1월 1일 오전 4시대에 다사542b523b 격자 고객이 주차장에서 1건, 1500원을 결제했음을 보여준다.   기준일자시간대격자_50업종대분류 카드이용금액계  카드이용건수계 202301014다사542b523b주차장               1,500                    1202301012다사622b536b슈퍼마켓기업형             21,400                    2202301011다사589b440a편의점            .. 🗺️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2024. 11. 1.

• 

  [공간자료] 서울 빅데이터 캠퍼스 신한카드 서울시민의 업종별 카드소비 데이터 :: 8.서울시 내국인의 개인카드 기준 유입지별(행정동별) 202301011168058000충북 화장품            1,233,416182 위의 데이터의 경우 23년 1월 1일, 삼성1동에서 충북 거주 고객이 화장품에 182건, 123만 3416원을 결제했음을 보여준다.  202301011174070000서울강동구편의점          13,545,4211735위의 데이터의 경우 23년 1월 1일, 강동구 둔촌2동에서 강동구 거주 고객이 편의점에 1735건, 1354만 5421원을 결제했음을 보여준다.  기준일자가맹점행정동코드고객주소광역시도고객주소시군구업종대분류 카드이용금액계 카드이용건수계202301011168058000충북 화장품            1,233,416182202301011174070000서울강동구편의점          13,545,421.. 🗺️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2024. 11. 1.

• 

  [공간자료] 서울 빅데이터 캠퍼스 신한카드 서울시민의 업종별 카드소비 데이터 :: 7.서울시민의 성별 연령대별(격자별) 아래는 샘플 데이터이고, 가공된 결과이므로 실제와는 차이가 있다. 샘플 데이터로는 200개 행 분량이 있다. 격자_250 열을 통해 고객의 거주 지역을 알 수 있다. 20230101다사38aa51ba남50_59세편의점              165,25627 가령 위의 경우, X좌표 938000, Y좌표 1951500 격자 내의 50대 남성이 편의점에서 카드로 사용한 금액을 보여준다.27건, 16만 5256원 사용했음을 알 수 있다.    기준일자격자_250성별연령대업종대분류 카드이용금액계 카드이용건수계20230101다사38aa51ba남50_59세편의점              165,2562720230101다사38ba52aa남20_29세ZZ_나머지            1,251,3042720230101다.. 🗺️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2024. 11. 1.

• 

  [공간자료] 서울 빅데이터 캠퍼스 신한카드 서울시민의 업종별 카드소비 데이터 :: 6.서울시 내국인 성별 연령대별(행정동별) 아래는 샘플 데이터이고, 가공된 결과이므로 실제와는 차이가 있다. 샘플 데이터로는 200개 행 분량이 있다.고객 행정동 코드 열을 통해 고객의 거주 행정동을 알 수 있다. 202301011114055000개인여30_39세패션잡화         1,115,94843가령 위의 데이터는 23년 1월 1일, 서울 중구 명동에서 30대 여성이 패션잡화에 이용한 카드금액을 보여준다.총 43건, 111만 5948원을 사용했다.기준일자가맹점행정동코드개인법인구분성별연령대업종대분류 카드이용금액계 카드이용건수계202301011114055000개인여30_39세패션잡화         1,115,94843202301011121587000개인남30_39세게임방/오락실            988,86923020230101115905.. 🗺️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2024. 11. 1.

• 

  [공간자료] 서울 빅데이터 캠퍼스 신한카드 서울시민의 업종별 카드소비 데이터 :: 5.서울시 내국인 일자별 시간대별(격자별) 아래는 샘플 데이터이고, 가공된 결과이므로 실제와는 차이가 있다. 샘플 데이터로는 200개 행 분량이 있다.격자_50 열을 통해 고객의 거주 지역을 알 수 있다.요일과 시간대도 제공한다. 20230101일요일1다사631a547a편의점        161,73221 가령 위의 데이터의 경우, 일요일 오전 1시에 다사 631a547a(수도권으로 추정) 거주 고객이 편의점에서 21건 결제했고 총 이용 금액은 16만 1732원임을 알 수 있다.   기준일자요일시간대격자_50업종대분류 카드이용금액계 카드이용건수계20230101일요일1다사631a547a편의점        161,7322120230101일요일3다사513a493b편의점        131,3511120230101일요일6다사565a577b편의점     .. 🗺️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2024. 11. 1.

• 

  [공간자료] 서울 빅데이터 캠퍼스 신한카드 서울시민의 업종별 카드소비 데이터 :: 4.서울시민의 시간대별(격자별) 아래는 샘플 데이터이고, 가공된 결과이므로 실제와는 차이가 있다.샘플 데이터로는 200개 행 분량이 있다.격자_250 열을 통해 고객의 거주 지역을 알 수 있다. 202301013다사43aa45aa전자상거래(다품목취급)            3,614,63696가령 위의 데이터의 경우, X좌표가 943000, Y좌표가 1945000인 격자 내의 고객이 전자상거래에 96건, 361만 4636원을 사용했다는 뜻이다.   250m / 250m 격자 데이터는 아래 참고 https://kimhongsi.tistory.com/entry/%EA%B3%B5%EA%B0%84%EC%9E%90%EB%A3%8C-%EA%B5%AD%ED%86%A0-250m-x-250m-%EA%B2%A9%EC%9E%90-%EA%B5%AD%ED%86.. 🗺️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2024. 11. 1.

• 

  [공간자료] 서울 빅데이터 캠퍼스 신한카드 서울시민의 업종별 카드소비 데이터 :: 3.서울시 내국인 성별 연령대별(격자별) 아래는 샘플 데이터이고, 가공된 결과이므로 실제와는 차이가 있다.샘플 데이터로는 200개 행 분량이 있다.격자_250 열을 통해 고객의 거주 지역을 알 수 있다. 20230101 다사44aa47aa 개인 남 60_69세 제과점 332649 16 가령 위의 데이터의 경우, X좌표가 944000, Y좌표가 1947000인 격자 내의 60대 남성이 제과점에서 카드를 얼마나 썼는지를 보여준다.총 16건, 33만 2649원을 썼음을 알 수 있다.  250m / 250m 격자 데이터는 아래 참고https://kimhongsi.tistory.com/entry/%EA%B3%B5%EA%B0%84%EC%9E%90%EB%A3%8C-%EA%B5%AD%ED%86%A0-250m-x-250m-%EA%B2%A9%EC%9E%90-%E.. 🗺️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2024. 11. 1.

• 

  [공간자료] 서울 빅데이터 캠퍼스 신한카드 서울시민의 업종별 카드소비 데이터 :: 2.서울시민의 일별 시간대별(행정동) 아래는 샘플 데이터이고, 가공된 결과이므로 실제와는 차이가 있다.샘플 데이터로는 200개 행 분량이 있다.고객 행정동 코드 열을 통해 고객의 거주 행정동을 알 수 있다. 시간대는 1시에서 24시까지 제공한다. 2023010111111051500게임방/오락실      149,50521가령 위의 데이터는종로구 부암동의 고객들이 게임방 및 오락실에 오전 1시에 쓴 카드 총액을 보여준다.총 21건, 14만 9505원을 쓴 것을 확인할 수 있다.아무래도 다른 분류에 비해서는 이용 건 대비 이용 금액이 낮은 편인데, PC방은 보통 몇 천원 단위의 소액 결제가 대부분이기 때문이다.그러나 결제대행(PG)의 경우 이용 건 대비 이용 금액이 상당히 큰 것을 알 수 있다.  기준일자시간대고객행정동코드업종대분류 카드이용금액계.. 🗺️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2024. 11. 1.