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한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 주요 기간별 선호쇼핑 정보

‘한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 주요 기간별 선호쇼핑 정보’는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 주요 관광지를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 이들이 거주하는 시군구별로 주요 기간(예: 주말, 공휴일 등)에 발권한 철도회원의 1순위 선호쇼핑 유형(예: 백화점, 마트, 전통시장, 쇼핑몰 등)을 집계한 데이터입니다. 한 이용자가 여러 주요 기간에 중복 포함될 수 있으며, 기간별·지역별로 어느 쇼핑 유형이 가장 선호되는지가 구체적으로 기록됩니다.

이 데이터를 통해 확인하거나 유추할 수 있는 인사이트는, 주요 기간(주말, 공휴일, 특정 이벤트 등)마다 시군구별 철도이용객의 쇼핑 선호 유형과 지역적·기간별 소비 트렌드의 차이를 파악할 수 있다는 점입니다. 예를 들어 특정 지역은 주말이나 연휴에 전통시장 선호가 두드러질 수 있고, 또 다른 지역은 쇼핑몰이나 마트가 선호되는 등, 기간과 지역에 따라 쇼핑수요가 어떻게 변화하는지를 비교할 수 있습니다. 또한, 철도 이동이 관광·레저와 연계될 때 주요 쇼핑 수요 변화, 여행 트렌드와 생활권 소비 패턴의 차이, 상권별·기간별로 차별화된 소비 집중 현상 등 다양한 소비행태 분석도 가능합니다.

이 자료는 시군구 혹은 주요 기간별 상권 및 소비 트렌드 분석, 교통·관광 이벤트와 연계한 지역 맞춤형 쇼핑 마케팅 전략 수립, 지역경제 활성화 정책 기획, 특정기간에 집중되는 소비 트렌드 기반의 상권별 사업전략 마련, 공공기관 및 지자체의 지역 기반 소비 조사, 연구기관·언론의 기간별 이동 및 소비 트렌드 분석 등 다양한 분야에서 신뢰할 수 있는 참고자료로 활용될 수 있습니다.
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한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 주요 기간별 선호쇼핑 정보로 파일데이터 정보 표로 분류체계, 제공기관 등 정보를 나타냄
파일데이터명 한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 주요 기간별 선호쇼핑 정보_20221115
분류체계 교통및물류 - 철도 제공기관 한국철도공사
관리부서명 AI전략본부 관리부서 전화번호
보유근거 수집방법
업데이트 주기 수시 (1회성 데이터) 차기 등록 예정일
매체유형 텍스트 전체 행 1250
확장자 CSV 키워드 주요 기간별 철도 이용,시군구별 선호 쇼핑 유형,기간별 소비 트렌드,지역별 쇼핑 선호 차이,주말 및 공휴일 영향,관광-레저 연계 소비,상권별 소비 집중,지역경제 활성화
데이터 한계 다운로드(바로가기) 1229
등록일 2022-12-30 수정일 2025-09-03
제공형태 공공데이터포털에서 다운로드(원문파일등록)
설명 ‘한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 주요 기간별 선호쇼핑 정보’는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 주요 관광지를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 이들이 거주하는 시군구별로 주요 기간(예: 주말, 공휴일 등)에 발권한 철도회원의 1순위 선호쇼핑 유형(예: 백화점, 마트, 전통시장, 쇼핑몰 등)을 집계한 데이터입니다. 한 이용자가 여러 주요 기간에 중복 포함될 수 있으며, 기간별·지역별로 어느 쇼핑 유형이 가장 선호되는지가 구체적으로 기록됩니다.

이 데이터를 통해 확인하거나 유추할 수 있는 인사이트는, 주요 기간(주말, 공휴일, 특정 이벤트 등)마다 시군구별 철도이용객의 쇼핑 선호 유형과 지역적·기간별 소비 트렌드의 차이를 파악할 수 있다는 점입니다. 예를 들어 특정 지역은 주말이나 연휴에 전통시장 선호가 두드러질 수 있고, 또 다른 지역은 쇼핑몰이나 마트가 선호되는 등, 기간과 지역에 따라 쇼핑수요가 어떻게 변화하는지를 비교할 수 있습니다. 또한, 철도 이동이 관광·레저와 연계될 때 주요 쇼핑 수요 변화, 여행 트렌드와 생활권 소비 패턴의 차이, 상권별·기간별로 차별화된 소비 집중 현상 등 다양한 소비행태 분석도 가능합니다.

이 자료는 시군구 혹은 주요 기간별 상권 및 소비 트렌드 분석, 교통·관광 이벤트와 연계한 지역 맞춤형 쇼핑 마케팅 전략 수립, 지역경제 활성화 정책 기획, 특정기간에 집중되는 소비 트렌드 기반의 상권별 사업전략 마련, 공공기관 및 지자체의 지역 기반 소비 조사, 연구기관·언론의 기간별 이동 및 소비 트렌드 분석 등 다양한 분야에서 신뢰할 수 있는 참고자료로 활용될 수 있습니다.
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