전통시장 DT 활용 방안

🥈 2021년 통계데이터 분석, 활용대회 2등

DTC를 활용하여 전통시장을 살리기 위한 정부 정책 제시
보도자료

Core Idea (📄 Presentation)

• Heuristic P-Median을 활용한 입지선정
• WordCloud를 활용한 상품 추천
• 통계적 분석 (Clustering, PCA, Data Normalization)

Project Flow

주제 선정

넥스트노멀 시대 - 전통시장 DT 활용 방안 참고

분석 데이터 선정

• 위의 데이터와 더불어, 통계청에서 제공하는 데이터를 추가적으로 활용(유동인구 Dataset)하였으며, 이는 공개 불가하며 이로 인한 PCA 과정에서 최종 발표자료와의 차이가 있음을 참고하자.

Data Preprocessing

• 좌표계 변환
• 결측치 처리 및 보간
• 이상치 처리
• 데이터 정규화

Feature Engineering

차원 축소 (PCA & MCA)

• 많은 Feature 수로 인한, 다중공선성 문제 해결을 위하여 차원 축소 기법 적용
• PCA를 활용하여 연속형 변수의 다중공선성 문제 해결 및 파생 변수 생성
• MCA를 활용하여 명목형 변수의 다중공선성 문제 해결 및 파생 변수 생성

Clustering (KMeans)

• DTC(Drive Througth Center) 위치 선정 문제 및 상품 추천을 적용하기 위한 운영위기 시장 군집을 클러스터링을 활용하여 선정
• KMeans, Hierarchical, DBSCAN, GMM 적용 후 실루엣 계수를 활용하여 최종 KMeans 기법 선택
• 실루엣 계수의 분산을 고려하여 KMeans의 3개의 군집 선정
• 3개의 군집 가운데 가장 위기 시장을 시각화 한 후 이를 바탕으로 최종 군집 선정

Item

DTC 최적 입지 선정

• 공공시설을 DTC 후보군으로 선정
• 선정된 공공시설 후보군 중 가장 좋은 입지를 선정하는 방법인 P-Median 알고리즘을 활용
• 추가적인 제약사항을 활용하여 P-Median을 Heuristic하게 적용.
• 유동인구와 편의점수의 강한 상관관계를 확인한 후, 유동인구 데이터를 편의점 수 데이터로 대체하여 활용
• P-Median: 입지 후보지 중 수요지와의 거리를 계산하여 P개의 최종 입지 선정.
• 이에 추가적으로 복수처리, 빈도수 제약을 추가하여 최종 3~4개의 후보군 선정.
• 최종 후보군에 추가 제약사항을 더하여 최종 입지를 선정.

DTC 상품 품목 추천

• "온라인 인기 유통 상품 == DTC 상품 품목 추천 대상" 이라고 판단.
• 농산물, 수산물, 축산물에 대한 온라인 유통 상품을 인기순으로 데이터 크롤링
• 빈도수를 바탕으로 WordCloud를 통한 시각화 및 추천.

기대효과

• 다양한 경제적 파급효과 창출
• 소비자들의 편의성 확대
• 전통시장의 디지털 전환에 대한 정부 정책의 가이드라인 제공

Structure Directory

+- 넥스트노멀 시대 - 전통시장 DT 활용방안.pdf
+- pmedian
|   +- README.md
|   +- pmedian.py
|   +- pmedian.ipynb
|   +- requirements.txt
+- wordcloud
|   +- 작성예정
+- preprocess
|   +- preprocess.ipynb
|   +- pca.ipynb
|   +- clustering.ipynb
+- EDA
|   +- market_data.ipynb
|   +- reason_to_save_traditional_market.ipynb
|   +- change_coordinate.ipynb
+- data
    ...

Contributor

• jjonhwa
• Brady Kim
• wjdghwo