한국사회보장정보원에서 제공하는 장애인복지 관련법에 의한 장애아동수당 급여 또는 서비스를 받는 수급자 중 기초생활보장 자격을 보유한 대상자를 월별, 시군구별, 장애정도별, 장애유형별로 집계한 통계 데이터입니다.
데이터 구성은 통계년월, 시도명, 시군구명, 장애유형, 장애정도, 수급자수 항목으로 구성되어 있습니다.
이 데이터를 활용하여 저소득 장애아동의 지역별 분포와 복지 수급 현황 측면에서 분석할 수 있습니다.

또한 이러한 공공데이터를 통해 다음과 같은 데이터분석, 연구 등의 활용이 가능합니다.
*단순 예시 사례이니, 참고바랍니다.
○ 심화 분석
-추이 분석: 연도별, 분기별 수급자 수 변화를 분석해 특정 기간에 수급자가 급증하거나 감소하는 원인을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 정책 변화가 수급자 수에 어떤 영향을 미쳤는지 분석할 수 있습니다.

-교차 분석: 장애 유형과 다른 변수(예: 가구 구성, 소득 수준)를 교차 분석하여 복지 지원이 필요한 복합적인 요인을 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어, 지체장애를 가진 독거노인 가구의 복지 수요를 예측할 수 있습니다.

-예측 모델링: 과거 데이터를 기반으로 미래의 수급자 수를 예측하는 모델을 만들 수 있습니다. 이를 통해 예산 배분 계획을 세우거나, 정책적 변화가 수급자 수에 미치는 영향을 미리 시뮬레이션해볼 수 있습니다. This statistical data, provided by the Korea Social Security Information Service, aggregates data by month, city/county/district, disability severity, and disability type for beneficiaries of disability child allowances or services under the Disability Welfare Act, and for those eligible for basic livelihood security. The data is organized by year and month of the statistics, city/province name, city/county/district name, disability type, disability severity, and number of beneficiaries. This data can be used to analyze the regional distribution of low-income children with disabilities and their welfare benefits. Furthermore, this public data can be utilized for the following data analysis and research: *Please note that this is a simple example. ○ In-depth Analysis - Trend Analysis: Analyze yearly and quarterly changes in the number of beneficiaries to identify the causes of sudden or sudden increases in the number of beneficiaries during specific periods. For example, you can analyze the impact of specific policy changes on the number of beneficiaries. - Cross-tabulation: Cross-tabulate disability type with other variables (e.g., household composition, income level) to identify complex factors that drive the need for welfare support. For example, it can predict welfare needs for households of elderly people living alone with physical disabilities. - Predictive modeling: Based on past data, you can create a model that predicts the future number of beneficiaries. This can be used to plan budget allocations or simulate the impact of policy changes on the number of beneficiaries. 한국사회보장정보원_장애아동수당 장애정도별 장애유형별 수급자수(기초생활보장)(월간) Korea Social Security Information Service_Disabled Children's Allowance Number of Recipients by Disability Level and Type (Basic Livelihood Security) (Monthly) 2021-07-21 2025-08-18 한국사회보장정보원 데이터관리부 사회보장급여법 사회복지 - 사회복지일반 장애인복지,장애정도,장애유형별,기초생활사업,복지통계,수급자예측 Welfare for the disabled,Degree of disability,By disability type,Basic Livelihood Project,Welfare statistics,beneficiary forecast 공공저작물_출처표시 수시