CartoEditor와 Carto를 활용한 Location Intelligence활용사례입니다. 한국의 인구센서스, 통신사 유동인구, 화장품고객 분석, 글로벌선박정보등을 활용한 사례입니다.

1. 위치 인텔리젼스(Location Intelligence)를 활용한
국내 데이터 분석 사례
2016. 9

3. 배경
작업
절차

4. 트렌드
의존성
패턴
위치정보 시각화와 분석은
데이터를 실 세계에 투영할
수 있는 수단을 제공
업무
공간 및 위치
데이터 생성 시각화 데이터분석
who, what, when, how
의사결정
Where
업무데이터에 위치 정보를 결합하여 데이터를 생성하고 시각화 후 데이터의 속성을 분석하여
트렌드,의존성,패턴을 추출하여 정보화 및 지식화하여 어떠한 의사결정을 하는 일련의 과정

5. ➊ 개발과정의 오류
➋ Location Intelligence 전용
플랫폼 (Data, Rendering,
Distribution)

6. ➊ 여자들의 활동범위가 넓다.
➋ 여성이 있는데 남자가 있다.
 여의도: 김포(지하철)/광명
(버스)에서 많이 온다
 수지지역주민의 서울 주 출
근지는 강남,서초
 연령별유동인구
 시간대별 유동인구
 요일 별 유동인구
 유입인구

7. ➊ 서울 중심지 소재 매장: 서
울전역의 고객분포
➋ 신촌,목동,천호,노원: 반경
7KM이내에 70%이상임
➌ 신규 오픈 가능한 매장
 상품 Anti-aging크림의 경
우 소득수준이 높은 지역
(강남,서초,목동,여의도)

8. ➊ 선박유형별/시간 별 데이
터를 현업이 매핑
➋ 대용량데이터를 활용(18
만 건/일)  가시화 속도최
적화(그리드, 표출데이터 수,
클러스터링)
 Tanker선의 주요 이동지점
데이터
 특정해역의 안전구역설정
및 알람