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[생활물류]
https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-21866/S/1/datasetView.do
우체국 전국 시도별 우편물류 데이터
우체국 전국 동단위 우편물류 데이터 (2020-2022)
인사이트 설정
[[ 일상생활 리포트 | CJ대한통운 ]](https://www.cjlogistics.com/ko/about/marketing/bigdatareport)
기간별 물류량 변화
지역별 물류량 비교
지역별 상위 물량 카테고리
지역별 인구/가구수와 연결하여 물류량 상관관계 도출
온라인 쇼핑몰 등의 거래량과 연동하여 명절 등 물류량이 급증하는 기간 파악
카테고리별 어떤 물류 배송이 인기있는지 시각화
출발지역, 도착지역을 그룹핑하여 해당 구간의 배송기간 분석하여 며칠 내에 도착할지 확률
지역별 인구수/성별/연령대/ 소비소득 정보 등을 활용하여 물류량 예측
서울시 물류창고업체 인허가 정보(사업장명=CJ대한통운) 연동해서 어느 지역에 추가로 물류창고를 건설하면 좋은지? → 지역별 물류량과 물류 창고 상관관계
물류 통계 시각화 자료 참고
구현 프로세스
AWS, superset 설정
ETL
ELT
raw_data
analystics
시각화(all)
Google Account
GitHub
AWS S3, Redshift
Preset.io
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주제
[생활물류]
https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-21866/S/1/datasetView.do
우체국 전국 시도별 우편물류 데이터
우체국 전국 동단위 우편물류 데이터 (2020-2022)
개발 환경 및 기술
역할 분배
구현 기능 및 작업
인사이트 설정
[[ 일상생활 리포트 | CJ대한통운 ]](https://www.cjlogistics.com/ko/about/marketing/bigdatareport)
기간별 물류량 변화
지역별 물류량 비교
지역별 상위 물량 카테고리
지역별 인구/가구수와 연결하여 물류량 상관관계 도출
온라인 쇼핑몰 등의 거래량과 연동하여 명절 등 물류량이 급증하는 기간 파악
카테고리별 어떤 물류 배송이 인기있는지 시각화
출발지역, 도착지역을 그룹핑하여 해당 구간의 배송기간 분석하여 며칠 내에 도착할지 확률
지역별 인구수/성별/연령대/ 소비소득 정보 등을 활용하여 물류량 예측
서울시 물류창고업체 인허가 정보(사업장명=CJ대한통운) 연동해서 어느 지역에 추가로 물류창고를 건설하면 좋은지? → 지역별 물류량과 물류 창고 상관관계
물류 통계 시각화 자료 참고
구현 프로세스
AWS, superset 설정
ETL
ELT
raw_data
schema - table 생성analystics
schema - table 설계 및 생성시각화(all)
프로젝트 진행 전 세팅
Google Account
GitHub
AWS S3, Redshift
Preset.io
조 미팅
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