🎯 [YPolaris] 머신러닝을 이용한 상권분석 서비스

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개요

단기 산학협력 프로젝트 (2020/08/28 - 2020/11/29)

• 머신러닝을 이용하여 소매 및 도매점에 한하여 무인점포를 위한 상권분석 서비스 웹페이지 구축
  • 부산광역시의 읍면동별 분석

팀장 : 허정훈

팀원 : 이가영 강다미 권기호

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개발 환경

[서버 사양] 서버 : AWS t2.micro 인스턴스

• CPU 1, 메모리 1GiB, i386, x86_64
• ubuntu 18.04

[개발 환경] 파이썬 : python3.8.5 파이썬 라이브러리 : flask, pymysql, sklearn 데이터베이스 : db.t2.micro

• mysql 8.0.20
• 엔드 포인트 : database-1.c4y1s8zaxihb.ap-northeast-2.rds.amazonaws.com
• 코드 저장소 code

[데이터 출처]

• 공공데이터 포털 link - 상가정보
• 통계청(KOSIS) link - 읍면동별 세대 및 인구, 부산시 읍면동별 매출액
• 부산시 빅데이터포털 link - 구군별 총 카드이용금액, 읍면동별 요일별 유동인구

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서비스 설명

• 카카오 API를 이용하여 지도를 띄우고 메인페이지를 표출한다.
• 사용자가 구를 검색해 동을 선택하면 인구수를 보여주고 유동인구, 경쟁업체수, 총인구, 구매력, 매출액대비 영업이익 등 5개의 변수로 생성된 방사형그래프를 지도의 오른쪽에 띄움으로써 상권분석의 결과를 보여준다.
• 상권분석의 척도는 좋음, 양호, 고려, 나쁨으로 구분해 사용자가 시각적으로 판단할 수 있게 해 준다.