서울시 상권 EDA

사진 출처 : 서울특별시, https://golmok.seoul.go.kr/introduce1.do

1. Intro

1-1. Topic

• 서울시 상권을 상권 유형, 성별, 연령, 시간대 등 다양한 측면에서 분석

1-2. Contents

1. 서울시 상권 유동인구 분석
2. 서울시 상권 매출 분석
3. 서울시 상권 유동인구 & 매출 상관관계 분석

1-3. Dataset

서울 열린데이터 광장

1. 서울시 우리마을가게 상권분석서비스(상권-추정매출)_2019.csv
2. 서울시 우리마을가게 상권분석서비스(상권-추정유동인구).csv
3. 서울시 우리마을가게 상권분석서비스(상권-직장인구).csv
4. 서울시 우리마을가게 상권분석서비스(상권영역).csv

1-4. Roles

1. 김성준 : 서울시 상권 유동인구 분석, 서울시 상권 유동인구 & 매출 상관관계 분석, README 작성, 발표 진행
2. 김종찬 : 서울시 구별 매출 지도 시각화, 서울시 상권 매출 분석, ppt 작업

2. Preview

2.1 유동인구 데이터 분석

용어 정리

유동인구란?

- 서울시와 KT가 공공빅데이터와 통신데이터를 이용하여 추계한 서울의 특정지역, 특정시점에 존재하는 모든 인구

상권

- 발달상권: 대로변과 대형 유통시설의 포함되는 범위
- 골목상권: 대로변이 아닌 거주지 인근의 좁은도로를 따라 형성
- 전통시장: 예전부터 있어 오던 시장을 백화점 따위의 물건 판매장소에 상대하여 칭함
- 관광특구: 외국인 관광객 수가 10만명(서울은 50만명)이상

데이터 불러오기 및 결합

# 서울시 유동인구 데이터 로드
pop = pd.read_csv("서울시 우리마을가게 상권분석서비스(상권-추정유동인구).csv", encoding='euc-kr')
# 서울시 상권 코드 데이터 로드
reg = pd.read_csv("서울시 우리마을가게 상권분석서비스(상권영역).csv", encoding="euc-kr")
# 서울시 2019년도 유동인구 & 상권 코드 데이터 결합
join = pd.merge(pop, reg, on="상권_코드")
# 시군구 코드 데이터 로드
code = pd.read_csv("서울특별시 건축물대장 법정동 코드정보.csv", encoding='euc-kr')
code = code[["시군구코드", "시군구명"]].drop_duplicates('시군구코드', keep='first')
# 서울시 2019년도 유동인구 & 상권 코드 & 시군구 코드 데이터 결합
join2 = pd.merge(join, code, left_on="시군구_코드", right_on="시군구코드")
join2["구"] = [gu[:2] if len(gu)<=3 else gu[:3] for gu in join2['시군구명']]
#서울시 2019년도 유동인구 & 상권 코드 & 시군구 코드 & 직장인 인구수 데이터 결합
work = pd.read_csv("서울시 우리마을가게 상권분석서비스(상권-직장인구).csv", encoding='euc-kr')
join3 = pd.merge(join2, work, on="상권_코드")

기간별 유동인구 비교

2016년에 유동인구수가 급감한 후 회복한 것을 확인

유동인구수는 3분기(여름)가 가장 높고 4분기(가을~겨울)가 가장 낮다.

상권별 유동인구 비교

골목상권의 총 유동인구수가 많지만 개별 상권의 유동 인구수는 발달 상권의 1/3 수준

구별 유동인구 성비

남녀성비차는 크게 나지 않지만 직장인이 많은 종로구에서 남성 비율이 가장 높음

직장인 유동인구와 골목상권 유동인구

중구/강남/서초 직장인 유동인구가 높으며 전형적인 오피스 상권임을 보인다.

중구/강남/서초는 상권 유동인구 또한 높은데, 이는 골목 상권이지만, 좀더 폭넓은 업종 선택과 발달상권의 이점을 기대 할 수 있다.

하지만 중구는 강남과 서초와는 달리 상주 인구가 적고 직장인이 많기 떄문에 주말 유동인구가 급혁하게 떨어지는 것을 확인 할 수있다.

서대문구와 마포구에서 총 인구수 대비 20대 유동인구 비율이 높다.

서대문구의 발달 상권(신촌, 이대)과 마포구의 관광 특구(홍대, 신촌)에 20대가 많이 몰리는 것을 확인

서대문구에서는 1, 20대 비율이 높고 오피스텔이 많은 중구에서는 30대 이상 비율이 높다.

3. Conclusion

1. 생각과는 다르게 주말에 상권 유동인구수가 적음
2. 중구에서는 유동인구 대비 직장인 비율이 높아 주말 & 밤, 새벽 영업은 피하는 것이 좋아보임
3. 1,20대 대상 영업는 마포구와 서대문구가 가장 적절해 보이지만 지역별 임대료 데이터가 있다면 임대료 대비 매출액을 비교할 필요가 있음