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한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 이용 시간대별 선호쇼핑 정보

‘한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 이용 시간대별 선호쇼핑 정보’는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 주요 관광지를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 거주지 시군구 단위로 발권된 열차표의 이용 시간대별 철도회원이 1순위로 선호한 쇼핑 유형(예: 백화점, 마트, 전통시장, 쇼핑몰 등)을 집계한 데이터입니다. 즉, 각 시군구에 거주하는 철도회원이 어떤 시간대(출근, 오전, 오후, 퇴근, 심야 등)에 얼마나, 그리고 어떤 쇼핑 유형을 가장 선호했는지를 확인할 수 있습니다. 동일 이용자가 여러 시간대를 중복하여 이용하는 경우도 포함됩니다.

이 데이터를 통해 확인하거나 유추할 수 있는 인사이트로는, 시간대별로 철도 이용객이 선호하는 주요 쇼핑 유형의 차이와 패턴, 예를 들어 아침·저녁 시간대별로 선호 쇼핑 유형이 달라지는지, 시군구별로 특정 시간대에 일어나는 쇼핑활동의 집중도, 생활/관광 목적별 시간대 쇼핑 트렌드 변동, 지역적 특성이나 관광지 접근성에 따른 시간대별 쇼핑 수요 구조 등이 있습니다. 또한 시간대별로 쇼핑 수요가 집중되는 유형, 지역 및 시간대별 쇼핑 유형 다양성, 계절·노선 영향 등이 더욱 구체적으로 분석될 수 있습니다.

이 자료는 시군구별·시간대별 상권 및 쇼핑 소비 트렌드 분석, 철도 시간표와 연계한 맞춤형 쇼핑 마케팅 전략 수립, 시간대별 쇼핑 관광 상품 개발, 교통 연계형 상권 활성화 및 지역경제·유통 정책 수립, 공공기관·지자체의 시간대 기반 상권 분석과 소비 트렌드 조사, 여행·유통업체의 사업 전략 설계, 언론·연구기관의 생활/관광·소비 패턴 분석 등 폭넓은 분야에서 신뢰할 수 있는 참고자료로 활용될 수 있습니다.
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한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 이용 시간대별 선호쇼핑 정보로 파일데이터 정보 표로 분류체계, 제공기관 등 정보를 나타냄
파일데이터명 한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 이용 시간대별 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 시간대별 쇼핑 선호,주요 쇼핑 유형,시간대별 소비 패턴,시군구별 차이,생활 및 관광 목적,쇼핑 수요 구조,지역별 쇼핑 트렌드,맞춤형 마케팅 전략
데이터 한계 다운로드(바로가기) 1260
등록일 2022-12-30 수정일 2025-09-03
제공형태 공공데이터포털에서 다운로드(원문파일등록)
설명 ‘한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 이용 시간대별 선호쇼핑 정보’는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 주요 관광지를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 거주지 시군구 단위로 발권된 열차표의 이용 시간대별 철도회원이 1순위로 선호한 쇼핑 유형(예: 백화점, 마트, 전통시장, 쇼핑몰 등)을 집계한 데이터입니다. 즉, 각 시군구에 거주하는 철도회원이 어떤 시간대(출근, 오전, 오후, 퇴근, 심야 등)에 얼마나, 그리고 어떤 쇼핑 유형을 가장 선호했는지를 확인할 수 있습니다. 동일 이용자가 여러 시간대를 중복하여 이용하는 경우도 포함됩니다.

이 데이터를 통해 확인하거나 유추할 수 있는 인사이트로는, 시간대별로 철도 이용객이 선호하는 주요 쇼핑 유형의 차이와 패턴, 예를 들어 아침·저녁 시간대별로 선호 쇼핑 유형이 달라지는지, 시군구별로 특정 시간대에 일어나는 쇼핑활동의 집중도, 생활/관광 목적별 시간대 쇼핑 트렌드 변동, 지역적 특성이나 관광지 접근성에 따른 시간대별 쇼핑 수요 구조 등이 있습니다. 또한 시간대별로 쇼핑 수요가 집중되는 유형, 지역 및 시간대별 쇼핑 유형 다양성, 계절·노선 영향 등이 더욱 구체적으로 분석될 수 있습니다.

이 자료는 시군구별·시간대별 상권 및 쇼핑 소비 트렌드 분석, 철도 시간표와 연계한 맞춤형 쇼핑 마케팅 전략 수립, 시간대별 쇼핑 관광 상품 개발, 교통 연계형 상권 활성화 및 지역경제·유통 정책 수립, 공공기관·지자체의 시간대 기반 상권 분석과 소비 트렌드 조사, 여행·유통업체의 사업 전략 설계, 언론·연구기관의 생활/관광·소비 패턴 분석 등 폭넓은 분야에서 신뢰할 수 있는 참고자료로 활용될 수 있습니다.
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