‘한국철도공사_차세대예약발매_열차운행내역’ 데이터는 한국철도공사가 보유한 차세대예약발매시스템을 기반으로 제공되는 열차 운행 기록 데이터입니다. 이 데이터에는 열차운행일자, 열차번호, 운행역 등 주요 항목이 포함되어 있어 언제 어떤 열차가 어떤 역을 운행했는지에 관한 정보를 알 수 있습니다. CSV, XML, JSON 형태로 제공되며 전체 100건의 행 데이터로 구성되어, 철도 운행의 특정 기간 및 노선별 운행 현황 파악에 직접 활용할 수 있습니다.
이 데이터를 통해 특정 기간 동안의 열차 운행 패턴, 노선별 또는 역별 열차 운행 빈도와 같은 실질적인 운행 현황을 분석할 수 있습니다. 열차번호와 운행역 정보 조합으로 노선별 교통량 파악이나 역별 수요 추정, 철도 인프라 운영 효율성 분석 등의 다양한 인사이트 도출이 가능합니다. 또한 유사 데이터와 연계하면 열차별, 노선별, 시간대별 운행 특성 등 심층 분석도 가능합니다. 이러한 운행 데이터는 철도운영사뿐 아니라 교통계획, 도시계획, 빅데이터 기반 수요예측, 공공 정책 지원까지 다양한 분야에서 기초 자료로 사용됩니다.
참고 자료로서는 교통 및 물류 분야의 연구 데이터세트, 철도운영정책 및 서비스 개선, 시스템 개발(예매, 안내, 빅데이터 플랫폼), 열차운행 빅데이터 분석, 공공 및 민간 철도 DB 구축, 시간·공간 기반 승차 패턴 분석 등 폭넓게 활용될 수 있습니다. 특히, 수요예측 모델 고도화, 효율적인 운행스케줄 작성, 고객 맞춤형 서비스 개발, 정책 효과성 검증 등 실무적인 참고 자료로 매우 유용하게 쓰입니다.
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열차운행일자,열차번호,운행역,운행 패턴,노선별 운행 빈도,수요 추정,철도 인프라 효율성,빅데이터 분석
데이터 한계
다운로드(바로가기)
90
등록일
2024-09-25
수정일
2025-09-04
제공형태
공공데이터포털에서 다운로드(원문파일등록)
설명
‘한국철도공사_차세대예약발매_열차운행내역’ 데이터는 한국철도공사가 보유한 차세대예약발매시스템을 기반으로 제공되는 열차 운행 기록 데이터입니다. 이 데이터에는 열차운행일자, 열차번호, 운행역 등 주요 항목이 포함되어 있어 언제 어떤 열차가 어떤 역을 운행했는지에 관한 정보를 알 수 있습니다. CSV, XML, JSON 형태로 제공되며 전체 100건의 행 데이터로 구성되어, 철도 운행의 특정 기간 및 노선별 운행 현황 파악에 직접 활용할 수 있습니다.
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열차운행일자,열차번호,운행역,운행 패턴,노선별 운행 빈도,수요 추정,철도 인프라 효율성,빅데이터 분석
등록일
2024-09-25
수정일
2025-09-04
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공공데이터포털에서 다운로드(원문파일등록)
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‘한국철도공사_차세대예약발매_열차운행내역’ 데이터는 한국철도공사가 보유한 차세대예약발매시스템을 기반으로 제공되는 열차 운행 기록 데이터입니다. 이 데이터에는 열차운행일자, 열차번호, 운행역 등 주요 항목이 포함되어 있어 언제 어떤 열차가 어떤 역을 운행했는지에 관한 정보를 알 수 있습니다. CSV, XML, JSON 형태로 제공되며 전체 100건의 행 데이터로 구성되어, 철도 운행의 특정 기간 및 노선별 운행 현황 파악에 직접 활용할 수 있습니다.
이 데이터를 통해 특정 기간 동안의 열차 운행 패턴, 노선별 또는 역별 열차 운행 빈도와 같은 실질적인 운행 현황을 분석할 수 있습니다. 열차번호와 운행역 정보 조합으로 노선별 교통량 파악이나 역별 수요 추정, 철도 인프라 운영 효율성 분석 등의 다양한 인사이트 도출이 가능합니다. 또한 유사 데이터와 연계하면 열차별, 노선별, 시간대별 운행 특성 등 심층 분석도 가능합니다. 이러한 운행 데이터는 철도운영사뿐 아니라 교통계획, 도시계획, 빅데이터 기반 수요예측, 공공 정책 지원까지 다양한 분야에서 기초 자료로 사용됩니다.
참고 자료로서는 교통 및 물류 분야의 연구 데이터세트, 철도운영정책 및 서비스 개선, 시스템 개발(예매, 안내, 빅데이터 플랫폼), 열차운행 빅데이터 분석, 공공 및 민간 철도 DB 구축, 시간·공간 기반 승차 패턴 분석 등 폭넓게 활용될 수 있습니다. 특히, 수요예측 모델 고도화, 효율적인 운행스케줄 작성, 고객 맞춤형 서비스 개발, 정책 효과성 검증 등 실무적인 참고 자료로 매우 유용하게 쓰입니다.
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2024-09-25
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2025-09-04
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참고 자료로서는 교통 및 물류 분야의 연구 데이터세트, 철도운영정책 및 서비스 개선, 시스템 개발(예매, 안내, 빅데이터 플랫폼), 열차운행 빅데이터 분석, 공공 및 민간 철도 DB 구축, 시간·공간 기반 승차 패턴 분석 등 폭넓게 활용될 수 있습니다. 특히, 수요예측 모델 고도화, 효율적인 운행스케줄 작성, 고객 맞춤형 서비스 개발, 정책 효과성 검증 등 실무적인 참고 자료로 매우 유용하게 쓰입니다.
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참고 자료로서는 교통 및 물류 분야의 연구 데이터세트, 철도운영정책 및 서비스 개선, 시스템 개발(예매, 안내, 빅데이터 플랫폼), 열차운행 빅데이터 분석, 공공 및 민간 철도 DB 구축, 시간·공간 기반 승차 패턴 분석 등 폭넓게 활용될 수 있습니다. 특히, 수요예측 모델 고도화, 효율적인 운행스케줄 작성, 고객 맞춤형 서비스 개발, 정책 효과성 검증 등 실무적인 참고 자료로 매우 유용하게 쓰입니다.