다시 뛰는 공정도시 서울!

문서번호 통계데이터담당관-13277 결재일자 2017.12.1. 공개여부 부분공개(5) 방침번호 시 민 주무관 빅데이터기획팀장 통계데이터담당관 정보기획관 곽호진 이상이 안정준 12/01 정헌재 협 조 주무관 윤혜숙 주무관 이원재 - 민？관？학 서울시 꿈나무 카드 - 빅데이터분석 결과 보고서 2017. 12. 정보기획관 (통계데이터담당관) 지속 가능성 ● 정책·계획 등의 지속가능성을 검토하였습니까? 예) 지역경제 발전, 사회적 형평성, 환경의 보전 등 ■ □ 민？관？학 협력 서울시 꿈나무 카드 빅데이터분석 프로젝트 결과 보고서 2017. 12. □ 프로젝트명 : 서울시 꿈나무 카드 빅데이터 분석 □ 프로젝트 추진기간 : 2017.2. ~ 2017.11월 □ 프로젝트 참여자 ○ (사)환경정의 : 김홍철, 김지연 ○ 경희대학교(산학협력단 SK청년비상 빅리더팀, 지도교수:전종식 교수) - 김광희 경희대 경영학과 - 김유리안나 경희대 경영학과 - 황보경 경희대 경제학과 - 천승재 경희대 문화관광콘텐츠학과 - 임수현 경희대 산업디자인학과 - 심규정 경희대 국제학과 - 홍관식 경희대학교 대학원 조리외식경영학과(수료) ○ 서울시(통계데이터담당관)？서울시빅데이터캠퍼스 - 안정준 통계데이터담당관, 이상이 빅데이터기획팀장, 조용창？곽호진？윤혜숙？이원재 주무관 민？관？학 서울시 꿈나무 카드 빅데이터분석 결과 보고서 서울시가 빅데이터캠퍼스 기반으로 시민사회와 공동으로 발굴한 과제분석을 위해 경희대(지도교수:전종식)와 함께 분석하는 등 민관학 협력프로젝트로 추진한 서울시 꿈나무 카드 이용내역 분석결과를 보고드림 Ⅰ 분석개요 □ 추진배경 ○ 서울의 사회문제를 시민과 함께 데이터 기반으로 해결방안을 마련하기 위해 대학？시민사회를 연계？분석하는 매칭서비스 구축, ○ 분석결과는 시민사회에서 자체사업에 활용하거나 서울시 정책에 반영하는 등 빅데이터캠퍼스 기반의 사회혁신 생태계 구축 필요 □ 추진기간 : 2017. 2. ~ 2017. 11. □ 추진방법 : 민？관？학 협업으로 추진체 구성 프로젝트 수행 ○ 업무협력 협약(MOU) 등 형식적 절차 없이 협업으로 추진 ○ 추진체계 참여단체 주요임무 및 역활 통계데이터담당관 (서울시빅데이터캠퍼스) ？과제 공동발굴 및 분석참여와 환경 제공, 프로젝트 운영 ？서울시 분석사례 공유, 데이터 제공, 보고서 작성 등 가족담당관 ？데이터 제공 경희대학교 산학협력단 (SK청년비상 빅리더팀) ？데이터 분석, 연구 모형 설정 ？쌍방향 피드백 시스템 개발 및 운영 ？문제점 해결을 위한 아이디어 제공 및 프로그램 운영 등 (사)환경정의 ？각종 이슈 정리 및 영양의 불균형 관련 정보 제공 등 □ 분석과제 : 시민단체와 공동발굴 Ⅱ 분석결과 테이블명 키 값 데이터 수 테이블별 컬럼 결제처 가맹점명+주소 1,840 가맹점+주소, 가맹점명, 업종분류, 주소 이용자 카드번호 13,365 카드번호, 고객명 거 래 666,711 고객명, 카드번호, 거래일시, 가맹점명, 거래금액, 주소 토픽모델링 : 대량의 문서에서 “단어”나 “용어”들과 같은 공통 키워드들을 바탕으로 문서를 주제별로 분류해주는 기법 지역,교육,저소득,예산 등 정책적 차원문제 논의 건강,먹거리,불균형,우려 등 영양적 문제 제시 혜택,동사무소,서류 등 꿈나무카드의 신청과 사용 이슈 선정 카드 사용자에 대한 명확한 데이터가 없으므로 2015.7월~2016.12월까지의 거래내역에서 사용된 카드 한 장을 사용자 1명으로 가정하고 분석을 진행하였다. 따라서 전체 꿈나무카드 사용자는 13,365명으로 가정하고 꿈나무카드 거래 내역의 결제 시간과 결제처에 따른 업종 분류 데이터를 이용하였다. 사용자 이상패턴을 감지하기 위해 Outlier Detection 알고리즘을 활용하였으며, 꿈나무카드 통합시스템의 목적에 맞게 ‘이상패턴 감지 시스템’으로 명명하고, 알고리즘에 의해 관심 필요 대상 집단을 목록화하였다 이상패턴 사용자 집단 내 용(2015.7월~2016.12월까지의 거래내역) 새벽시간대 위주 사용자 꿈나무카드 전체 이용시간 중 새벽 시간대에 50% 이상 사용한 사용자 편의점 위주 사용자 꿈나무카드 전체 경제 중 편의점에서 90% 이상 사용한 사용자 식사시간대 이외 사용자 18개월 동안 식사 시간대 결제비율 50% 미만 사용자 (아침 07-11시/점심 11-15시/저녁 17-21시) 각 자치구에 등록된 개별 꿈나무카드에서 결제시간 00시부터 06시에 해당하는 횟수를 각각 계산한 다음 전체 결제 횟수로 나눈 비율의 값을 점으로 찍어 시각화하였음 자치구명 결제비율 강남구 강동구 강북구 강서구 관악구 광진구 구로구 금천구 노원구 50%이상~80% 미만 12 4 6 6 3 1 6 3 11 80% 이상 0 2 4 0 1 0 0 0 2 인원수 12 6 10 6 4 1 6 3 13 자치구명 결제비율 도봉구 동대문 동작구 마포구 서대문 서초구 성동구 성북구 50%이상 80% 미만 7 4 6 4 5 0 2 4 80% 이상 1 0 1 1 0 0 0 3 인 원 수 8 4 7 5 5 0 2 7 자치구명 결제비율 송파구 양천구 영등포 용산구 은평구 종로구 중구 중랑구 50%이상 80% 미만 0 1 0 0 4 2 1 5 80% 이상 0 1 0 0 0 0 0 3 인 원 수 0 2 0 0 4 2 1 8 자치구명 강남구 강동구 강북구 강서구 관악구 광진구 구로구 금천구 노원구 인 원 수 81 205 157 209 204 106 137 119 347 자치구명 도봉구 동대문구 동작구 마포구 서대문구 서초구 성동구 성북구 인 원 수 163 222 163 106 102 7 70 208 자치구명 송파구 양천구 영등포구 용산구 은평구 종로구 중구 중랑구 인 원 수 68 88 0 20 92 60 133 324 자치구명 결제비율 강남구 강동구 강북구 강서구 관악구 광진구 구로구 금천구 노원구 20% 미만 22 16 30 28 25 8 20 10 32 20%이상 50% 미만 78 95 93 91 87 36 90 64 255 인 원 수 100 111 123 119 112 44 110 74 287 자치구명 결제비율 도봉구 동대문 동작구 마포구 서대문 서초구 성동구 성북구 20% 미만 37 25 18 8 9 5 4 36 20%이상 50% 미만 112 95 85 62 69 1 35 103 인 원 수 149 120 103 70 78 6 39 139 자치구명 결제비율 송파구 양천구 영등포 용산구 은평구 종로구 중구 중랑구 20% 미만 5 17 0 2 17 7 5 29 20%이상 50% 미만 12 88 0 7 69 22 26 113 인 원 수 17 105 0 9 86 29 31 142 Ⅲ 시 사 점 위치기반 실시간 피트백 시스템 가맹점 안내 및 피드백 시스템 Ⅳ 향후계획

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