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부동산 불경기에도 돈버는 중소형 숙박업_지역 별 분석하기

올해 들어 부동산 경기가 어렵습니다. 위 기사처럼 부동산 개발을 전문적으로 하는 회사들이 경기 영향을 크게 받고 있는데요. 그런데 이런 시장에서 창업 3년만에 매출 500억, 월 이익 5억을 넘기는 더휴식 회사가 있다고 합니다.  (더휴식 홍보글은 아닙니다...^^;) 더휴식은 중소형 숙박 사업, 주로 모텔에 필요한 모든 솔루션들을 제공하는 곳입니다. 최근에는 낡은 모텔을 매입해 리모델링하는 사업을 주력으로 진행하고 있습니다. 해당 모텔이 장사가 잘 되면 영업이익 혹은 다시 판매해서 매매차익을 얻기도 하는 것으로 보입니다. 불경기에 높은 이익을 내는 신생기업 덕분에, 최근 부동산 개발업계에서도 자연스럽게 중소형 숙박업소 개발에 대한 관심이 높아졌습니다. 인테리어가 깔끔한 중소형 모텔은 주말 관광객과 평일 업무숙박 수요 모두를 충족할 수 있어 투자처로서의 인기가 높아지고 있습니다. 하지만 중소형이라고 해도 투자금액이 몇십억 단위에서 시작하기 때문에 무작정 시도할 수 ...
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“데이터 얼마에요?” 라는 말로는 데이터를 살 수 없다

AI와 데이터분석이 닿지 않는 곳이 없습니다. 오프라인 신규 매장을 낼 때, AI로 매출을 예측하는 건 이미 널리 퍼져 있고, 축산업에서는 가축의 생체데이터를 활용해 농가의 수익을 높이고 있습니다. 최근 저희 회사에서는 지자체의 버스 노선을 효율화 하는 AI모델링 프로젝트를 진행하고 있기도 합니다. 이처럼 민간/공공 분야를 가리지 않고 AI의 적용 범위가 넓어지고 있습니다. AI는 데이터를 통해 학습합니다. 이미 갖고있던 데이터만 사용해 AI 모델링을 할 수도 있지만, 분석 대상이나 분야를 늘리려다 보면 외부 데이터가 필요할 때가 있습니다. 앞서 말했던 지자체의 버스노선 효율화 프로젝트에는 사람들의 이동을 다층적으로 분석하기 위해, 통신사의 유동인구 데이터와 카드사의 결제 데이터를 활용하고 있습니다. 그래야 더 활용도 높게 AI 모델링을 할 수 있으니까요. 다양한 데이터가 유용한 결과를 낳습니다.  그래서 AI를 찾는 곳이 많아지는 만큼, 데이터 구매문의도 늘고 있습니다. 저...
산업/기술/IT
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지수를 만들 때 필요한 질문들

지수(Index)는 수량과 비율의 변화를 볼 때 쓰는 숫자(데이터)의 조합이다. 지수를 만들기 위해서는 관찰,측정해야 할 필요가 있는 주제를 정하고, 필요한 데이터를 집계한다. 대표적인 예로 국가 경제력 파악을 위해 다양한 경제요소 데이터를 엮은 GDP(국내총생산지수)가 있다. 지수는 경제 분야에서 많이 쓰이지만, 이외에도 얼마나 살기 좋은 지역인지를 보는 사회안전지수나 재해의 정도를 나타내는 재해지수 등 다방면으로 활용되고 있다. 회사에는 보유한 데이터가 많아 지수를 만들 일이 종종 있다. 최근에는 상권의 현황을 파악하는 데 사용할 지수를 만드는 업무가 있었다. 주제를 정하고 필요한 데이터를 확인하고 도출된 결과를 검수하는 과정에서 문제도 많았다. 본 프로젝트가 다 끝나고 나서야 “아 그때 이걸 챙겼어야 했는데” 라고 생각나는 것들이 있어 남긴다. 1) 목적을 쪼개서 데이터로 연결하기 장 보러 마트에 간 사람은 당장 필요한 것만 사지 않는다. 오늘만 이 가격이라는 할인상품...
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데이터 분석에서 행정동과 법정동 활용하기

행정동과 법정동입사 후 지역 기반으로 데이터를 정리하다보니 자연스레 행정동과 법정동이 다르다는 사실을 알게 됐다. 서울시 중구에는 74개의 법정동이 있지만 행정동으론 15개뿐이다.¹ 그런데 주위의 그 누구도 이 둘의 정확한 차이를 몰랐다.이렇게 행정동과 법정동이 따로 생기게 된 이유는 무엇일까?법정동은 주로 전통적인 지명(동네, 마을)으로, 부동산 등의 등기나 토지대장 등에 사용되는 지역 단위이다. 그러나 일부 법정동은 현재 행정 처리 기준 대비 너무 작거나 크기 때문에 운영에 어려움이 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위해 도입된 제도가 행정동이다. (일제강점기 시절의 지역 단위인 ‘정’과 ‘동’을 단위로 한 지방자치 조직인 ‘정회’와 ‘동회’에 기원을 둠)부동산 관련 데이터는 법정동을 기준으로 하는 경우가 많다. 하지만 이 외 대부분은 행정동 기반이다. 이에 행정동 기준 데이터 활용 시 알아두면 좋을 배경과 활용 시 유의점에 대해 적어보려 한다. 데이터에서 보는 ‘읍/면...
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절대 노선을 찾아서

 버스 노선이 도대체 어떻게 결정되길래 서울시에 거주하고 있는 인구수는 965만명으로 대한민국 전체 인구의 약 20%에 달한다. 그리고 이 많은 인구를 수용하기 위해 378개의 버스 노선이 운영중이다. 그렇다면 이 노선들은 어떻게 만들어진걸까?  노선 개편시 고려해야하는 사항들은 유동인구 수, 교통량, 타 교통수단과의 호환성 정도가 있다. 사실 서울처럼 인구 밀집도가 높은 혼잡한 지역에서는 너무 당연한 이야기다. 하지만 문제는 서울이 아닌 다른 지역이다. 인구 수가 서울보다 훨씬 적고 면적은 넓은 지방에서는 노선 개편 및 채택을 어떤 기준으로 해야할까? 같은 기준으로 봐도 되는 것일까?   실제 프로젝트 - 양평군 버스 노선 개편 1. 분석 목적과 활용 데이터 시급하긴 한데 뭐부터 해야할지 모르겠어요  양평군은 경기도에서 가장 면적이 넓은 기초자치단체로, 도 산하의 군 중 가장 인구가 많다. 거주인구는 약 12만명에 육박한다. 서울과도 인접해있어 오가는 유동인구수도 많은 편이...
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2023 트렌드 : 푸바오,탕후루, 그리고.. 챗GPT

챗GPT가 뭐가 그렇게 대단한건데 어딜가나 챗GPT(ChatGPT)에 대한 관심이 뜨겁다. 너도나도 챗GPT를 연계한 서비스를 출시하고 챗GPT사용법에 대한 책도 출간되고 있다. 도대체 얼마나 획기적이고 편리하길래 다들 열광하는 것일까?검색을 정말 편리하게 할 수 있다고 해서 이번에 코드를 짜며 챗GPT의 도움을 받아보았다. 실제 사용해보니 일반 검색 엔진보다 훨씬 편리했다. 물론 장점만 있는 것은 아니었다. 그래서 이번엔 챗GPT를 사용해본적 없는 사람들에게 보다 효율적으로 사용할 수 있는 경험을 공유하려고 한다. 챗GPT를 사용할 때 반드시 알아야 할 것들1. 실행을 여러번 하면 초기의 요청사항을 잊어버림청기 들어! (청기 듦) 백기 들어! (청기 내리고 백기 듦) 아니 청기도 들어! (백기 내리고 청기 듦) 챗GPT가 나오기 전에 써보지 않은 함수로 코드를 짜려면 코드를 검색하고, 인자들을 확인하고 에러문을 구글에 검색해가며 작성했다. 인자들의 데이터 타입을 확인해야...
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데이터 분석에서 당신이 간과하고 있던 것들

넌 평상시에 데이터 가공을 소중히 여기지 않았지누군가 데이터 분석의 숨은 1등 공신이 무엇이냐 묻는다면 단언컨대 데이터 정제라고 답할 것이다. 분석 모델에 맞게 연속형 데이터를 범주형으로 변환한다던지, null값을 0으로 처리할지/제거할지/평균값으로 대체할지 등 데이터가 잘 정제되어 있어야 분석도 수월하게 진행할 수 있기 때문이다. 그런데 과연 데이터 정제를 거쳐야하는 그 테이블의 형태가 원천 데이터일까?4차 산업혁명, 정보의 바다처럼 요즘은 데이터를 얻는게 쉽다고들 한다. 하지만 그 정보의 바다속에서 건져낸 raw data는 거의 지저분하기 짝이 없다. 그 말은 즉 누군가 이 지저분한 데이터를 정제하고 가공해야 한다는 것이다. 내가 받은 데이터가 운 좋게도 정제와 가공이 모두 멀끔히 된 아주 예쁜 형태일수도 있지만, 아닐수도 있다.그렇다면 가공해야한다면 어떻게 해야하는 걸까? 제일 중요한 것은 추출하고자 하는 데이터의 형태를 명확하게 파악하는 것이다. 그리고 이를 위해 어떤 ...
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마케팅 하는 데 클러스터링이 왜 필요한데요?(흐름을 따라가는 마케팅을 하기 위해서 해야 할 것들)

잘 만든 한 클러스터 모델 열 마케팅 전략 안 부럽다 헬스장을 운영하는 사람이 고객을 유치하려고 전단지를 돌린다면 누구한테 줘야할까? 여기서 포인트는 ‘헬스장을 등록할 것 같은’ 사람이여야 한다는 것이다. 만약 전단지를 받아본 사람이 필라테스 강사라면 전단지는 무용지물이 되기 때문이다.STP(S(Segmentation; 시장세분화), T(Targeting; 표적시장), P(Positioning; 포지셔닝)) 전략은 마케팅기법중의 하나로, 시장 세분화를 포함하고 있다. 시장 세분화란 제공되는 제품과 서비스의 시장을 정의하고 소비자층을 세분화하는 것을 말한다. 다만 과거에는 지역/나이/성별처럼 단순히 묶는 정도가 전부였다. 하지만 갈수록 사람들의 니즈와 제공 서비스가 다양해짐에 따라 고객군과 점포군을 나누는 데에 모델링을 접목시키려는 시도가 늘고 있다. 그도 그럴 것이 고객을 잘 세분화 하는 것만으로도 마케팅 효과를 톡톡히 볼 수 있기 때문에 그 영향력이 갈수록 대두되고 있다. ...
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신규 점포는 어디에 내야할까?(예상매출 똑똑하게 활용하기)

신규 점포를 어디에 내는가 그것이 문제로다  이디야 매장은 스타벅스 매장 옆에 내고, 메가커피 매장은 이디야 옆에 낸다는 이야기가 있다. 그렇다면 태초의 스타벅스 매장은 누가, 어디에 내자고 했을까? 흔히 사람이 많은 상권에 매장을 낸다. 물론 잘 되는 경우도 있지만 그렇지 않은 경우가 더 많다. ‘이런 곳에서 왜 장사가 안되지?’ 라는 생각이 들게 하는 점포들도 더러 있다. 매장을 내고자 하는 이들이 모두 백종원 같으면 좋으련만, 무작정 감에 의존하기엔 위험요소가 많다. 그렇다고 모두가 내 감에 동의하는 것도 아니다. 사람들이 저마다의 의견을 낸다면, 결국 또 다른 누군가의 감에 의해 결정될 수밖에 없다. 그게 맞는지도 알 수 없다. 그렇기 때문에 객관적인 데이터가 필요하다. 예상 매출을 활용한다면?   지역마다 매출이 얼마나 날 지 알 수 있다면 어떨까? 예상 매출은 개점 전에 흥망성쇠를 미리 알려주어 신규 점포 출점 전 반드시 따져봐야 할 필수 요소다. 이미 이름만 대...
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주차장 사진으로 주식가격을 예측하는 대체데이터 이야기

 한발 빠른 사람들의 뒤에는 대체 데이터가 있었다 대체 데이터(Alternative data)란 투자 시 흔히 활용하는 데이터(GDP, 매매지수 등) 외 새로운 유형의 데이터를 말한다. 유명한 사례로는 월마트 주자창 위성사진을 활용한 사례가 있다. 해외 한 투자사에서 인공위성으로 마트 주차장을 매일 촬영한 뒤, 주차장의 차량 수 추이로 매출을 예측했다. 이후 해당 투자사는 분기보고서가 나오기도 전에 영업이익을 예측하여 투자에 반영했다. 투자에 활용가능한 데이터는 많다. 다만 데이터가 모두에게 공개되어 있고, 발표 주기가 분기나 연 단위로 길다는 단점이 있다. 더 빠른 주기로 대체할 수 있으며 투자 접근 방식도 새롭게 해주는 데이터에 대한 수요가 늘고 있다.  시장의 흐름을 읽어주는 POS데이터 POS 데이터는 국내 도-소매 유통현황을 보여준다. 대다수 도-소매 업자가 POS시스템으로 매출과 재고를 관리하고 있으며, 소비자가 선택한 상품의 구매이력도 확인할 수 있기 ...
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