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소비데이터
가.소비데이터 개요o 정의:소비행태 및 추정 매출을 분석하기 위한 소비 데이터셋o 구축범위-공간적 범위:시/도,시/군/구,읍면동의 각 지역단위-시간적 범위:1시간 단위의 시각 단위로 실시간 수집나.데이터 차별성o 실시간 데이터 수집- 1시간 단위로 실시간 수집되며,시간대별소비 패턴을 세밀하게 추적할 수 있음-특정 시간대나 특정 지역에서의 소비 트렌드를 실시간으로분석하고,즉각적인 마케팅 전략이나 매출 추정을 rk능o다양한 소비자 행동 분석-카드 결제 정보와 가맹점 정보를 결합하여 소비자의 행동패턴을 더 정확하게 분석 가능o공간적 분석 능력-시도,시군구,읍면동 등 다양한 지역 단위로 소비 데이터를 세분화하여,지역별소비 패턴을 분석할 수 있음-특정 지역 내에서의 소비 트렌드를 파악하거나,상권 분석을 통해 어떤 지역에서 소비 활동이 활발한지 명확하게 식별 가능-지역 기반의 분석은 상권 활성화나 소비자 맞춤형 정책개발에 유용o소비 추정 및 매출 예측 정확도-카드 결제 데이터를 기반으로 한 소비 추정과 매출 예측은매우 정확하고,소매업체나 상권분석에 있어 실질적인 의사결정을 지원-결제 데이터가 실제 소비를 반영하기 때문에,가맹점의 실질 매출을 예측하고,비즈니스 모델최적화를 위한 인사이트 제공o다양한 산업 분야와의 연계 가능-소비 데이터는 단순히 소비 행태를 넘어서,상권 분석,교통 예측,경제 분석 등 다양한 산업과의 연계 가능-특정 지역에서 소비가 집중되는 시간대나 시즌을 파악 및교통 관리,도시 계획,공공 서비스 등다양한 분야와 연결할 수 있음
○ 개요- 과일 품목에 대한 판매정보와 소비자 영수증 데이터를 결합한 구매 행태 분석 데이터- 13개 과일 카테고리에 대한 실구매 영수증 기반 상품 매출액, 동시구매 상품, 연령별 월 객단가, 영수증 기반 월평균 구매 상품수 데이터를 제공○ 데이터의 경제적 가치성- 과일류는 농산물 소비 지출 항목 중 단가·가격 변동성이 가장 높은 품목군으로, 출하시기와 소비시기 간 미스매치, 유통단계별 손실률이 경제적 부담으로 작용함- 본 데이터는 POS 기반 판매량과 영수증 기반 소비단가, 구매빈도 등 실제 소비자 구매행동을 융합하여 소비 선호 품목, 채널별 매출 구조, 시즌별 수급 불균형 진단 등 정밀 소비모델을 도출할 수 있음- 이를 통해 도매시장·유통업체·생산조합은 수요기반 출하조절, 유망 품종 선정, 재고관리 효율화, 과잉출하 방지 등 유통 손실 최소화 및 매출 극대화 전략 수립이 가능함- 특히 가공식품 제조기업은 가공적합 품종 파악, 크기·형태 불균일 과일 활용계획 수립 등 부가가치 확장형 전략 수립에도 유효○ 데이터의 사회적 가치성- 과일은 국민 1인당 연간 소비량 감소세와 건강 관련 식이 권장 간극이 가장 큰 품목 중 하나로, 소비자 접근성 확보 및 섭취 확대가 공공 보건영양 측면에서도 중요- 본 데이터는 연령대·가구유형·소득별 과일 소비 행태를 영수증 기반으로 정량화할 수 있어, 소비 취약계층(저소득층, 고령층 등)의 과일 소비 저조 문제 진단 및 지원정책 설계에 필수적임- 지자체 및 지역 로컬푸드 정책 측면에서는 지역별 소비 집중도, 특정 품종 선호도 분석을 통해 판로확대 전략 및 산지-소비지 매칭 개선자료로 활용 가능- 궁극적으로는 건강 불균형 해소, 신선농산물 낭비 저감, 탄소중립 식단 확산 등의 ESG형 정책 설계에도 근거자료로 사용될 수 있음
공급기업
소비자 구매기반 탄소발자국 DB
제품의 생산-사용-폐기 등 전과정(Life Cycle)에서 발생하는 탄소배출량을 산정하여 380개 소비품목별 소비지출액당 탄소배출량 데이터
(1) 데이터 상품 소개 및 활용 예시”소비자 구매여정.전환 퍼널 기반 전환율 개선 데이터셋“은 전환율 개선·이탈 원인 분석·광고 효율 최적화 등에 활용할 수 있는 데이터상품으로 제공됩니다. 제공되는 데이터상품은 아래와 같은 활용 예시와 성과를 달성하게 하는 원천 데이터로써 제공합니다. 활용 사례로 수요기업의 전환율이 평균 10~30% 개선된 사례가 존재합니다.- 쇼핑몰: 장바구니→결제 단계 이탈률 분석 후 구매전환율 상승- 프랜차이즈: 상담신청 직전 이탈 패턴 분석 후 상담전환율 증가- 매장/O2O: 예약 페이지 단계별 이탈 분석으로 UI 개선 (2)예상 수요4차산업혁명과 스마트혁명의 시대 변화로 개인화 마케팅과 생성형 AI 및 AI Agent 기반의 마케팅 비서 서비스의 요구가 급증함에 따라 산업 전반에 데이터상품 수요가 급증할 것으로 예상됩니다. 특히, 와래와 같은 분야에서 수요와 성과가 예상되며, 자체 조사에 따르면 전체 수요기업 중 약 60% 이상이 해당 데이터상품 활용 가능으로 분석됩니다. - 쇼핑몰 및 온라인 판매 기업 중 68%가 전환율 개선 목적의 데이터 니즈 보유- 프랜차이즈·교육 기업의 상담 전환 퍼널 분석 수요 증가(45%)- 방문예약 기반 오프라인 매장은 채널별 전환 성과 분석 필요성 다수 제기 (3)경쟁사 대비 차별성타 서비스 제공자는 단순 로그 데이터만 제공하는데 집중하는 반면 당사는 전환율 개선 등의 성과 중심의 데이터상품을 업종 유형별 활용 시나리오 및 DM 템플릿을 함께 제공합니다.항목경쟁사프렌츠 데이터상품데이터 형태로그 원자료 중심퍼널로 자동 재구성된 완성형 데이터상품분석 난이도분석전문가 필요수요기업이 즉시 활용 가능한 구조업종 적용성제한적쇼핑몰·가맹·매장·O2O 4대 업종 표준화차별 포인트기술 중심성과 중심(전환율 개선)이 명확한 상품성
○ 개요- HMR(Home Meal Replacement, 가정간편식) 제품 중 국/탕/찌개 상품의 POS 판매정보와 소비자 리뷰를 결합한 품질·반응 분석 데이터- 월, 기간, 바코드, 상품명, 판매수량, 판매금액, 가격, 브랜드, 맛, 향, 국물, 건더기, 제품의양, 유통기한, 조리방법, 보관방법, 포장상태, 신선도, 전반적인만족도, 재구매의향, 추천의향 등의 항목을 제공○ 데이터의 경제적 가치성- HMR 시장은 2023년 기준 약 5조 원 규모를 돌파하였으며, 1인 가구 증가 및 외식 비용 상승에 따라 연 10% 이상의 성장세를 보이고 있음- 본 데이터는 POS 기반 실제 판매량과 소비자 평가 데이터(만족도, 클레임 등)를 결합하여 제품별 수요 흐름과 소비자 반응을 동시에 확인할 수 있는 정밀 수요 예측형 데이터셋임- 이를 통해 식품 제조사, 프랜차이즈, 유통업체는 제품 기획, 리뉴얼 타이밍 결정, 고객이탈 방지 전략 수립 등 실질적 수익 개선 전략 수립이 가능함- 특히 마케팅 및 제품개발 비용을 절감하면서 고객 충성도 높은 제품군 선별, 경쟁 제품 벤치마킹 데이터 확보 등 차별화 전략 수립에 매우 유용○ 데이터의 사회적 가치성- HMR은 맞벌이 가구, 1인가구, 고령층 등 조리 취약 계층의 주요 식품 공급수단으로, 품질과 안전성에 대한 사회적 관심이 높음- 본 데이터는 실제 소비자 평가(불만, 재구매 의사 등)와 판매량을 결합함으로써 소비자 권익 보호, 품질 개선 정책, 식품 안전 모니터링 강화에 활용될 수 있음- 또한 대한영양사협회 및 공공급식기관에서는 HMR 제품의 영양균형성, 건강 영향 등 평가자료와 연계하여 급식 대체 식품으로서의 적합성 검토 및 공공 활용성 분석이 가능함- 나아가 영양 불균형, 저소득층 고염식 섭취, 고령자 씹기 편한 식사 등 사회문제 해결형 HMR 개발 정책의 기초자료로도 높은 가치를 지님
공급기업
소상공인 금융자산 보유 현황
본 '소상공인 금융현황' 데이터의 경우 실제 지역 내 소상공인들의 자산(소득), 대출/연체 변화 추이를 분석할 수 있는 데이터 입니다.상권 매출 데이터와 비교 시 매출 증가가 소상공인들의 자산 증식과 연결되었는지, 아니면 다른 요소, 예컨대 역내 매출이 증가하였지만,소상공인들의 예금은 변화가 미미하고 대출이 증가 추세일 경우 해당 상권의 붕괴 위험도는 현재 높은 상황일 수 있습니다.본 '소상공인 금융현황' 데이터는 이처럼 기존의 매출/유동인구/공시지가 등으로는 확인할 수 없는 '실제' 소상공인들의 금융 현황을 그대로 나타내는 상품입니다.
공급기업
소상공인 지원 정책 영향 분석 데이터
□ 개요소상공인 대상 지원 정책의 성과 및 영향도를 파악할 수 있는 데이터- 소상공인 빅데이터를 바탕으로, 소상공인 관련 정책 수행 이후 소상공인의 현황 개선 여부, 집행 대상 확대 또는 축소 필요성 등을 정량적으로 분석하는 데이터 상품 제공- ‘캐시노트’를 사용 중인 사업장의 정보를 적법한 절차에 따라 비식별화하여 통계적으로 분석한 값을 제공□ 특징- 다양한 데이터원천: 본 데이터 상품에서 활용하는 매출데이터의 경우 카드, 배달, 현금 등 다양한 매출을 일별/주별/월별로 통합적으로 파악할 수 있도록 제공하여 더욱 정확한 현황 파악이 가능하도록 지원- 높은 정확도: 생활 밀접 업종에서 이루어지는 결제 건수 중 가장 큰 비율을 차지하는 카드 매출의 경우 국내 9개 카드사의 전체 매출로 구성되어 그 정확도가 매우 높음 (개별 카드사는 해당 1개의 카드 매출 데이터 또는 시장점유율 기반 추정치 제공)- 안정적 데이터 관리: AWS 데이터 인프라 및 내부 개발된 데이터 관리 시스템의 통합 데이터 플랫폼을 활용하여, 데이터를 매일 수집·저장·처리·제공 중이며, 모든 데이터 수집 과정은 자동화 및 모니터링하고 있어 데이터 품질 관리뿐 아니라 장애 상황에도 즉시 대응 가능한 시스템 구축□ 상품 제공 범위- 지역 범위: 시군구 (2개 선택)- 업종 범위: KCD 업종 중분류 (10개 선택)- 기간 범위: 12개월 (주간 단위 제공)- 소상공인 매출 및 매입 데이터 4종: 사업장당 평균 카드 매출액 및 건수, 전년비/전기비 매출 증감률 데이터와 평균 매입 금액 데이터* 데이터 내 개별점포식별정보 미포함* 최소 분석 기준 단위 기준 표본수가 5개 미만일 경우, 사업자정보보호 및 정확도 확보를 위해 결과 데이터 값을 제한함* 당사가 제공한 데이터의 무단 공유·배포 및 목적 외의 사용을 금지함□ 상품 컬럼(속성) 정보- 판매 데이터 내에 포함된 정보 또는 컬럼은 수요기업의 요청에 따라 변동될 수 있으므로, 각 요청 데이터에 적합한 가이드를 작성하여 데이터 제공 시 함께 배포함
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소아청소년 피부질환 이미지 데이터
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수면장애 진단을 위한 적외선 수면 동영상 데이터
수면장애 진단을 위한 적외선 수면 동영상 데이터
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수면질 평가 및 수면장애 진단 이미지
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수송기용 고내광성 섬유 데이터
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공급기업
수요기반 예측 데이터
[데이터 특징]● 수요에 따른 교통 데이터 분석 결과[데이터 수요]● 교통 연구 분야 : 지역, 위치별 교통 유입 및 통계 정보 연구 데이터 활용● 교통관련 서비스- 서비스 지점별 차량 유입 정보 확인- 관심 지역별 서비스 실태 조사 활용[데이터 차별성]● 지역, 특정 위치, 특정 지점, 상권 별 교통 정보 확인● 교통 정보를 클러스터링하여 관심 지역별 정보 분석[데이터 정보]● 지역, 위치, 종류별 위치 설정● 설정된 위치별 날짜, 시간, 입/출입 정보 분석[데이터 형성 과정]● 위드라이브 서비스 이용자에 의해 교통 데이터 수집● 수요에 의해 설정된 위치와 위드라이브 교통 빅데이터를 비교/분석[데이터 활용 안내]● API, JSON, CSV 데이터 정의서 제공
○ (구성) 자사 측정장치를 통해 수집한 유해가스 및 공기질 측정 항목 (CO₂, NO₂, TVOCs, CO, O₃, NH₃, CH₄, 미세먼지 및 필요에 따라 자유롭게 가스센서 구성가능)을 1초 단위로 측정한 실시간 대기환경 데이터로 구성 ○ (데이터 형식 및 확장성) CSV, JSON 형식의 데이터 파일로 제공되며, 환경 분석 플랫폼, 스마트시티 시스템, AI 모델 개발 등 다양한 분야에서 즉시 활용 가능 ○ (실시간 데이터 접근 지원) REST API 및 WebSocket 방식을 통해 실시간 데이터 접근 가능하며, 1초 단위 스트리밍으로 즉시 연계 및 데이터 활용 지원 ○ 데이터 컬럼 정의서순번항목명(한글)항목명(영문)데이터타입항목 설명1식별자_idObjectIdDB시스템 ID2디바이스 IDdeviceIdString측정기기 구분자 ID3측정시각(UTC)deviceTimeDateTime측정시점 시간정보4이산화탄소 농도gas.co2[0]Float유해가스 센서 측정 수치 (PPM)5이산화질소 농도gas.no2[0]Float6일산화탄소 농도gas.co[0]Float7오존 농도gas.o3[0]Float8암모니아 농도gas.nh3[0]Float9메탄 농도gas.ch4[0]Float10총휘발성유기화합물(TVOC1)gas.tvoc[0]FloatTVOC 센서 종류별 측정수치 (PPM)11총휘발성유기화합물(TVOC2)gas.tvoc[1]Float12총휘발성유기화합물(TVOC3)gas.tvoc[2]Float13미세먼지(PM1.0)dust.pm[0]Float미세먼지 입자크기별측정수치 (㎍/㎥_14미세먼지(PM2.5)dust.pm[1]Float15미세먼지(PM10)dust.pm[2]Float16유량flowFloat유량센서 측정치 (LPM)17수신시각rxTimeDateTimeDB서버의 수신시간18측정시각(KST)deviceTimeKSTDateTime한국시간기준 측정시간
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수전해 촉매의 미세조직 데이터
수전해 촉매의 미세조직 데이터
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수집물량정보(접수국배송, 집중국수령)
수집물량정보(접수국배송, 집중국수령)
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공급기업
수출입 통관 데이터
[수출입 통관 데이터 세트]본 데이터 상품은데이터는해외 바이어 물동량 분석, 신규거래처 발굴, 국가별/품목별 시장 트렌드 분석 등 국내 중소기업의해외 비즈니스 전략 수립에 필수적인 정보를 제공합니다.단순한 국가별 총액 제공을 넘어, 신고 건별 상세 내역을 정제 및 표준화하여 제공하므로기업이 원하는 특정 조건에 맞춘 분석이 가능합니다.데이터 구성 및 구조: 테이블 형태의 정형 데이터로 제공되며, 주요 컬럼으로는 신고일자, 수출입 구분, HS Code(10단위), 통관 국가, 총 중량, 총 금액(USD/KRW), 물품명(Description) 등이 포함됩니다.수출입 통관 마스터 데이터: 거래구분, 목적국, 적재항, 결제방법 등 전체적인 신고 현황을 파악할 수 있는 80개 항목 포함.수출입 통관 상세 데이터(ITEM): 세번부호(HS Code), 품명, 원산지, 단가, 규격 등 품목별 상세 분석이 가능한 40개 항목 포함.B/L(선하증권) 데이터: 적재항/양륙항 정보, 선박명, 화물 식별 정보 등 물류 흐름을 추적할 수 있는 79개 항목 포함.주요 특징고품질 데이터: 결측치 및 오류 데이터 검증, HS Code 표준 분류 체계 정비, 비식별화 처리를 거친 무결성 확보 데이터입니다.상세 분석 지원: 특정 월, 특정 중량대 등 사용자 맞춤형 필터링과 시계열 데이터 분석을 지원합니다.
상품설명(수학 문제 데이터)난이도별 구조화 수학 문제 데이터초등 기초 산술부터 중·고등 미적분·확률통계, 올림피아드 수준의 고난도 논증 문제, 대학교·대학원 수준까지 총 100만 문항으로 구성된 대규모 수학 학습 데이터입니다.객관식·단답형·서술형·증명형·그래프 기반 문제 등 다양한 유형을 포함하며, 수식은 LaTeX 기반으로 정규화하여 AI 모델이 즉시 처리할 수 있는 반정형 구조로 제공됩니다.단순 정답 데이터가 아닌 문제·단계별 풀이 과정·대안 풀이·오답 패턴·난이도 및 개념 태그를 모두 포함한 구조화된 데이터로, LLM의 수학적 추론(Reasoning) 능력 향상에최적화되어 있습니다.AI 수학 모델 개발 및 교육 서비스에 즉시 활용 가능AI 수학 튜터링 모델 학습, LLM 기반 CoT(Chain of Thought) 생성, 자동 채점·풀이 검증 시스템 구축, 수준별 문제 추천 알고리즘 개발 등 다양한 AI 서비스에 바로 적용할 수 있습니다. 전문 수학 교사와 올림피아드 경험자가 직접 문제를 생성·검증하였으며, 기존 교재나 기출문제를 사용하지 않고 신규 제작한 문제를 원칙으로하여저작권 리스크 없이 안심하고활용할 수 있습니다.
데이터안심구역
스마트시티 챌린지 미세먼지 데이터 셋
스마트시티 챌린지 미세먼지 데이터 셋
상세 확인 필요 · 원본에 항목별 URL, 기간, 공간 범위, 스키마, 형식, 이용조건이 제공되지 않습니다.
데이터안심구역
스마트시티 챌린지 실시간 주차 데이터 셋
스마트시티 챌린지 실시간 주차 데이터 셋
상세 확인 필요 · 원본에 항목별 URL, 기간, 공간 범위, 스키마, 형식, 이용조건이 제공되지 않습니다.