2020년 8월 강남구 내 우체국에서 접수한 일자별, 시각별 등기통상 우편물의 정보입니다. 이 데이터는 과학기술정보통신부 우정사업본부에서 제공한 등기통상 우편물의 접수 정보를 기반으로 하며, 총괄우체국명, 접수 우체국명(국명), 접수일자, 접수시각, 해당 시점의 접수물량(건수) 등의 항목으로 구성된다. 해당 데이터는 특정 기간 동안 각 우체국에서 처리된 등기통상 우편물의 수량과 접수 시간 분포를 보여주며, 이를 통해 우체국의 물류 처리 흐름, 혼잡 시간대, 지역별 우편물 집중 현황 등을 파악할 수 있다. 특히 공공 행정기관 및 물류 분석기관은 이 정보를 바탕으로 우편 인프라 최적화, 인력 배치, 물류 자동화 등의 운영 효율화 전략을 수립할 수 있다. 또한, 고객 서비스 품질 개선과 지역 간 우편물 수요 격차 분석, 공휴일이나 이벤트 이후의 물류 증가 예측 등에도 활용 가능하다. 우편물 접수 흐름을 시계열 데이터로 제공하는 점에서 정책·연구·민간 서비스 설계에 실효성 높은 기반 자료가 된다.
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2020년 8월 강남구 내 우체국에서 접수한 일자별, 시각별 등기통상 우편물의 정보입니다. 이 데이터는 과학기술정보통신부 우정사업본부에서 제공한 등기통상 우편물의 접수 정보를 기반으로 하며, 총괄우체국명, 접수 우체국명(국명), 접수일자, 접수시각, 해당 시점의 접수물량(건수) 등의 항목으로 구성된다. 해당 데이터는 특정 기간 동안 각 우체국에서 처리된 등기통상 우편물의 수량과 접수 시간 분포를 보여주며, 이를 통해 우체국의 물류 처리 흐름, 혼잡 시간대, 지역별 우편물 집중 현황 등을 파악할 수 있다. 특히 공공 행정기관 및 물류 분석기관은 이 정보를 바탕으로 우편 인프라 최적화, 인력 배치, 물류 자동화 등의 운영 효율화 전략을 수립할 수 있다. 또한, 고객 서비스 품질 개선과 지역 간 우편물 수요 격차 분석, 공휴일이나 이벤트 이후의 물류 증가 예측 등에도 활용 가능하다. 우편물 접수 흐름을 시계열 데이터로 제공하는 점에서 정책·연구·민간 서비스 설계에 실효성 높은 기반 자료가 된다.
기타 유의사항
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비용부과유무
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비용부과기준 및 단위
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이용허락범위
공공저작물_출처표시
과학기술정보통신부 우정사업본부_등기통상 접수 정보로 파일데이터 정보 표로 분류체계, 제공기관 등 정보를 나타냄
2020년 8월 강남구 내 우체국에서 접수한 일자별, 시각별 등기통상 우편물의 정보입니다. 이 데이터는 과학기술정보통신부 우정사업본부에서 제공한 등기통상 우편물의 접수 정보를 기반으로 하며, 총괄우체국명, 접수 우체국명(국명), 접수일자, 접수시각, 해당 시점의 접수물량(건수) 등의 항목으로 구성된다. 해당 데이터는 특정 기간 동안 각 우체국에서 처리된 등기통상 우편물의 수량과 접수 시간 분포를 보여주며, 이를 통해 우체국의 물류 처리 흐름, 혼잡 시간대, 지역별 우편물 집중 현황 등을 파악할 수 있다. 특히 공공 행정기관 및 물류 분석기관은 이 정보를 바탕으로 우편 인프라 최적화, 인력 배치, 물류 자동화 등의 운영 효율화 전략을 수립할 수 있다. 또한, 고객 서비스 품질 개선과 지역 간 우편물 수요 격차 분석, 공휴일이나 이벤트 이후의 물류 증가 예측 등에도 활용 가능하다. 우편물 접수 흐름을 시계열 데이터로 제공하는 점에서 정책·연구·민간 서비스 설계에 실효성 높은 기반 자료가 된다.
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과학기술정보통신부 우정사업본부_등기통상 접수 정보로 api형식의 파일데이터 정보 표로 분류체계, 제공기관 등 정보를 나타냄
2020년 8월 강남구 내 우체국에서 접수한 일자별, 시각별 등기통상 우편물의 정보입니다. 이 데이터는 과학기술정보통신부 우정사업본부에서 제공한 등기통상 우편물의 접수 정보를 기반으로 하며, 총괄우체국명, 접수 우체국명(국명), 접수일자, 접수시각, 해당 시점의 접수물량(건수) 등의 항목으로 구성된다. 해당 데이터는 특정 기간 동안 각 우체국에서 처리된 등기통상 우편물의 수량과 접수 시간 분포를 보여주며, 이를 통해 우체국의 물류 처리 흐름, 혼잡 시간대, 지역별 우편물 집중 현황 등을 파악할 수 있다. 특히 공공 행정기관 및 물류 분석기관은 이 정보를 바탕으로 우편 인프라 최적화, 인력 배치, 물류 자동화 등의 운영 효율화 전략을 수립할 수 있다. 또한, 고객 서비스 품질 개선과 지역 간 우편물 수요 격차 분석, 공휴일이나 이벤트 이후의 물류 증가 예측 등에도 활용 가능하다. 우편물 접수 흐름을 시계열 데이터로 제공하는 점에서 정책·연구·민간 서비스 설계에 실효성 높은 기반 자료가 된다.