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한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 차량보유여부별 성연령 정보

이 데이터는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 각 이용객의 거주지 시군구 단위별로 철도회원의 차량 보유 여부에 따라 구분된 회원 수와 성별, 연령, 직업군 정보를 포함하고 있습니다. 이러한 데이터는 각각의 시군구에 거주하는 철도회원 중 차량을 보유한 집단과 미보유 집단의 특징을 구체적으로 파악할 수 있도록 설계되어 있습니다. 특히 남성·여성, 연령대(20대~70대 등), 직업군별로도 세분화되어 있어 다양한 인구 집단의 특성을 교차로 분석할 수 있습니다.

이 데이터를 통해 차량 보유 여부에 따라 철도 이용 집단의 인구학적 특성(예: 나이, 성별, 직업군)이 어떻게 차이가 나는지를 유추할 수 있습니다. 예를 들어, 차량 미보유자의 경우 젊은 연령층 또는 특정 직업군이 많을 수 있으며, 반대로 차량 보유자는 중장년층이나 특정 직업군 비중이 높게 나타날 수 있습니다. 이처럼 차량 소유와 철도 이용 간의 상관관계를 분석하면 각 지역의 대중교통 수요 예측, 교통 취약계층 분석, 지역별 인구 이동 특성 등 인구·교통 연계 인사이트를 얻을 수 있습니다.

참고자료로는 교통·관광 정책 수립, 도시별·연령대별 대중교통 연계 개선, 교통 취약계층 지원, 지역별 맞춤형 철도 서비스·마케팅 전략 수립 등 다양한 분야에 활용할 수 있습니다. 또한 지역사회의 교통 인프라 개선, 연령별·성별·직업군별 교통수단 선호 변화 등 사회 변화 트렌드를 예측하는 통계적 근거 자료로서도 유의미하게 사용할 수 있습니다.
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파일데이터 정보

한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 차량보유여부별 성연령 정보로 파일데이터 정보 표로 분류체계, 제공기관 등 정보를 나타냄
파일데이터명 한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 차량보유여부별 성연령 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 750
확장자 CSV 키워드 차량 보유 여부,시군구별 거주지 분석,성별 연령별 인구 특성,직업군 분포,대중교통 수요 예측,교통 취약계층 분석,맞춤형 철도 마케팅,교통 및 관광 정책 활용
데이터 한계 다운로드(바로가기) 1263
등록일 2022-12-30 수정일 2025-11-03
제공형태 공공데이터포털에서 다운로드(원문파일등록)
설명 이 데이터는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 각 이용객의 거주지 시군구 단위별로 철도회원의 차량 보유 여부에 따라 구분된 회원 수와 성별, 연령, 직업군 정보를 포함하고 있습니다. 이러한 데이터는 각각의 시군구에 거주하는 철도회원 중 차량을 보유한 집단과 미보유 집단의 특징을 구체적으로 파악할 수 있도록 설계되어 있습니다. 특히 남성·여성, 연령대(20대~70대 등), 직업군별로도 세분화되어 있어 다양한 인구 집단의 특성을 교차로 분석할 수 있습니다.

이 데이터를 통해 차량 보유 여부에 따라 철도 이용 집단의 인구학적 특성(예: 나이, 성별, 직업군)이 어떻게 차이가 나는지를 유추할 수 있습니다. 예를 들어, 차량 미보유자의 경우 젊은 연령층 또는 특정 직업군이 많을 수 있으며, 반대로 차량 보유자는 중장년층이나 특정 직업군 비중이 높게 나타날 수 있습니다. 이처럼 차량 소유와 철도 이용 간의 상관관계를 분석하면 각 지역의 대중교통 수요 예측, 교통 취약계층 분석, 지역별 인구 이동 특성 등 인구·교통 연계 인사이트를 얻을 수 있습니다.

참고자료로는 교통·관광 정책 수립, 도시별·연령대별 대중교통 연계 개선, 교통 취약계층 지원, 지역별 맞춤형 철도 서비스·마케팅 전략 수립 등 다양한 분야에 활용할 수 있습니다. 또한 지역사회의 교통 인프라 개선, 연령별·성별·직업군별 교통수단 선호 변화 등 사회 변화 트렌드를 예측하는 통계적 근거 자료로서도 유의미하게 사용할 수 있습니다.
기타 유의사항 코드북과 데이터 항목(컬럼)은 ZIP파일에 포함되어 있습니다. 데이터값이 공란(0)인 사유 : 남성20대~70대, 여성20대~70대, 급여소득자, 대표_자영업, 기타_무직 / 데이터 미집계(공란), 특이정보 처리(0)
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