한국철도공사

‘한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 시간대별 발매정보’는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 거주지의 시군구 단위별로 출근, 오전, 오후, 퇴근, 심야 등 시간대별 철도이용 정보를 집계한 데이터입니다. 이 자료는 각 지역 거주 철도이용객이 일상 속에서 철도를 이용하는 주요 시간대별 패턴을 보여주며, 공간정

한국철도공사_국내 5대 도시 관광 활성화 지원 분석보고서(여수)는 철도 여객정보와 카드, 통신, 신용 등 외부 데이터를 결합해 5대 도시 중 여수 방문 관광객의 성향을 종합적으로 분석한 자료입니다. 이 분석보고서를 통해 여수 관광객의 철도 중심 교통 이용 현황, 도시 내 이동 경로 및 주요 방문 명소 분포, 관광객의 체류 및 소비 행태, 연령 및 거주지 특성, 계절 및 이벤트별 방문 흐름,

이 데이터는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 8개 도시를 철도로 방문한 이용객을 대상으로, 각 이용객의 근무지 시군구별로 2019년 3분기와 4분기 철도 발매량, 발매금액, 발매건수를 포함하고 있습니다. 데이터는 SHP(공간정보) 파일 형태로 제공되어, GIS 소프트웨어를 통해 공간 단위별로 분석할 수 있습니다. 파일에는 각 시군구 기준

한국철도공사_국내 5대 도시 관광 활성화 지원 분석보고서(강릉)는 철도 여객정보에 카드결제, 통신, 신용정보 등 외부 데이터를 결합하여, 강릉을 찾는 관광객의 성향을 다각적으로 분석한 자료입니다. 이 데이터에서는 강릉지역 관광객의 교통수단(특히 철도) 이용 현황, 지역 내 이동 경로, 주요 방문지 분포, 관광객의 체류 및 소비 행태, 연령 및 거주지 특성, 계절별·이벤트별 방문 변화, 카드결

이 데이터는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 8개 도시를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 이들의 거주지 시군구별로 분류된 철도회원의 카드이용 관련 정보를 담고 있습니다. 카드이용 정보에는 골프이용등급, 애완동물관심등급, 국내여행등급 등 특정 관심사나 활동 패턴도 함께 포함되어 있어, 여행지 방문자의 다양한 소비 특성과 라이프스타일까지 확

‘한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 이용 시간대별 성연령 정보’는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 주요 관광지를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 거주지 시군구 단위별로 발권된 열차표의 이용 시간대(예: 출근, 오전, 오후, 퇴근, 심야 등)별 철도회원 수와 성별, 연령, 직업군 정보를 집계한 데이터입니다. 한 이용자가 여러 시간대에

이 데이터는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 8개 도시를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 각 이용객의 근무지 시군구별로 주요 기간(주중, 주말, 평일, 공휴일, 대수송 등)에 따른 철도 이용 매수를 집계한 정보입니다. 데이터는 공간정보(SHP) 파일로 제공되어, QGIS, ArcGIS 등 공간정보 소프트웨어를 활용해 분석할 수 있습니다.

한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 발매처별 성연령 정보는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주를 방문한 철도 이용객을 기준으로, 거주지 시군구별로 발매처별 철도회원 수, 성별·연령대, 직업군 현황을 집계한 데이터입니다. 이 자료는 각 지역별로 발매처(역, 온라인, 모바일 등)별 이용 회원의 남녀 비율, 연령대 분포, 그리고 급여소득자, 자영

한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 선호쇼핑 정보는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 주요 관광지를 방문한 철도 이용객의 거주지 시군구별로 철도회원들이 가장 선호하는 쇼핑 유형을 집계한 데이터입니다. 이 데이터는 각 지역별로 백화점, 마트, 쇼핑몰, 전통시장 등 다양한 쇼핑 유형 중 1순위 선호 쇼핑 활동의 공간적 분포와 특성을 파악할

한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 발매처별 소비업종 정보는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 거주지 시군구별로 발매처별 철도회원이 다양한 업종(교통, 백화점, 슈퍼마켓, 숙박, 요식, 주유, 편의점, 스포츠·문화·여행 등)에서 소비한 건수를 집계한 데이터입니다. 이 자료는 각 행정구역별, 발매처별로 어떤

이 데이터는 한국철도공사가 운영하는 여행센터의 전화번호 정보를 제공합니다. 각 여행센터의 역별 코드와 함께 해당 역명도 함께 표기되어 있어, 사용자는 코드만으로도 어떤 역의 여행센터인지 쉽게 파악할 수 있습니다. 대표번호 여부, 전화번호 등록일 등 전화번호에 대한 상세 항목도 포함되어 있습니다.이를 통해 확인할 수 있는 것은 전국 주요 철도역 여행센터의 전화번호와 위치(역명) 매칭 현황입니다

한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 라이프스테이지별 발권 정보는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주를 방문한 철도 이용객들을 대상으로, 거주지 시군구별로 철도회원의 라이프스테이지(가족구성) 특성에 따른 철도이용 현황을 정리한 데이터입니다. 이 자료에는 각 시군구에 거주하는 철도 이용자의 가족구성 유형, 고객 등급, 티켓유형, 열차 종류, 발

한국철도공사_국내 5대 도시 관광 활성화 지원 보고서_강릉 자료는 철도 데이터(승객 및 노선 이용 정보)와 카드, 통신, 신용정보 등 다양한 외부 데이터를 결합해 강릉 지역 관광객의 성향을 다각적으로 분석한 보고서입니다. 이를 통해 강릉 방문 관광객의 이동 패턴과 체류 특성, 주요 방문 계층, 관광소비 행태, 지역별 방문 빈도, 여행 목적, 교통·숙박·식음업 등 생활 소비 패턴 등 심층적인

‘한국철도공사_8대도시(부산)_관광 형태 분석 보고서’는 2022년 국토교통 협력형 데이터 분석센터 구축과 데이터 분석 용역의 일환으로 진행된, 부산을 포함한 8개 도시의 지역활력도 제고를 위한 교통데이터 분석 보고서입니다. 이 보고서는 한국철도공사의 여객정보와 카드, 통신, 신용정보 등 다양한 데이터를 결합하여 부산 방문객의 이동, 방문 패턴, 체류 특성, 소비 행태, 관광지별 유입 트렌드

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 설

한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 성향 정보'는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 거주지 시군구별 철도회원의 SKT 라이프스타일 성향(게임, 교육학습, 금융, 생활 등) 정보를 집계한 데이터입니다. 이 데이터는 각 지역별 철도회원 집단이 주로 어떤 라이프스타일 영역(예: 게임 활동, 교육 및 학습, 금융

이 데이터는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 8개 도시를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 이들의 근무지 시군구별로 발권된 철도 이용 정보를 담고 있습니다. 항목에는 고객 등급, 티켓 유형, 열차 종류, 발매처 등의 세부 정보가 포함되어 있습니다. 이를 통해 해당 기간 동안 각 근무지 지역에 근무하는 사람들이 주요 관광지를 방문할 때 어떤

‘한국철도공사_8대도시(경주)_관광 형태 분석 보고서’는 2022년 국토교통 협력형 데이터 분석센터 구축 및 데이터 분석 용역의 결과로, 경주 등 8개 도시의 지역활력도 제고를 위한 교통데이터 분석 내용을 담고 있습니다. 이 보고서는 한국철도공사 여객열차 관련 데이터와 다양한 민간 데이터(카드, 통신, 신용정보 등)를 결합하여, 경주 지역 방문객의 관광 특성, 방문 형태, 체류 시간, 소비

‘한국철도공사_차세대예약발매_차량유형코드’ 데이터는 한국철도공사가 보유한 차세대예약발매시스템 내 차량유형코드 정보를 담고 있는 테이블입니다. 주요 항목은 차량유형코드, 차량유형명, 좌석수 등으로 구성되어 있으며, 각각의 열차 차량 유형과 그에 따른 좌석 수 정보를 확인할 수 있습니다. 데이터는 약 100행으로, 다양한 차량 유형과 각 유형의 세부 특징을 일관된 코드 체계로 관리하고 있음을 보

한국철도공사_국내 5대 도시 관광 활성화 지원 분석보고서(전주)는 철도 여객정보와 카드, 통신, 신용 등 외부 데이터를 결합해 전주를 방문한 관광객의 성향을 입체적으로 분석한 자료입니다. 이 데이터는 전주 관광객의 철도 및 대중교통 이용 현황, 도시 내 이동 경로, 방문 명소 분포, 체류·소비 행태, 연령 및 거주지 특성, 카드·통신 데이터 기반의 실제 소비 트렌드, 계절 및 이벤트별 방문