서울 주요 상권인 ‘강남, 홍대, 이태원’ 세 곳의 유동인구 데이터를 분석한 결과입니다.

SK텔레콤은 통신 빅데이터를 분석하여 지하철 이용의 시간대 별, 장소 별, 객차 별 혼잡도를 산출하였습니다. 이를 바탕으로 지하철 이용의 효율적인 방법을 찾았습니다. 한번쯤 궁금했지만 아무도 알려주지 않았던 지하철에 관한 궁금증을 데이터로 명쾌하게 소개합니다.

주거생활의 라이프스타일 쇼핑 데이터는 아파트별로 자주 이용하는 쇼핑몰 순위를 보여드립니다.

이사 데이터로 반포주공아파트에서 많이 이사가는 아파트를 확인할 수 있습니다.

출근지역의 지하철역(강남역, 여의도역, 광화문역)별로 해당 역에 출근하는 비율이 높은 아파트 Top 10을 보여드립니다.

제주도 제주시 20대 여행자와 50대 여행자들이 연령대에 따라 선호하는 숙박장소가 다른 것을 확인할 수 있습니다.

제주도 제주시를 아이와 여행할 때 방문이 상대적으로 많은 장소를 확인할 수 있습니다.

제주도 제주시에서 여행자 중 20대의 방문 비율이 높은 지역을 확인할 수 있습니다.

출발 요일 및 시간대에 따른 여행지까지 이동 소요시간을 확인할 수 있습니다.

공유 킥보드를 이용하는 사람들이 운행시 몇 개의 서비스를 이용하는지 확인할 수 있습니다.

공유 킥보드의 이용자의 연령대별, 성별 비율을 확인할 수 있습니다.

스타필드 고양, 안성, 그리고 하남의 일자별 시간대별 혼잡도를 확인할 수 있습니다.

면적당 혼잡도를 통해 특정 일자에 서울 시내에서 가장 혼잡한 백화점과 쇼핑몰을 확인할 수 있습니다.

부산 백화점별 방문자의 연령대 및 성별 분포의 차이를 확인할 수 있습니다.

일자별 혼잡도를 통해 더현대서울 방문객의 증가나 감소를 확인하실 수 있습니다.

수도권 지하철역의 연령대별 이용 순위를 확인할 수 있습니다.

수도권 1~9호선의 일자별 지하철 이용 건수를 확인할 수 있습니다.

하차하는 역에 따라 사람들이 선호하는 탑승 칸이 다른 것을 확인할 수 있습니다.

수도권 지하철 1~9호선 및 신분당선의 출/퇴근길 가장 혼잡한 구간을 확인할 수 있습니다.