웹에서 간단하게 딥러닝 실습하기 : 구글 colab 사용방법

이제 본격적인 부동산 지수 딥러닝 실험하기 실습에 들어가기에 앞서 구글에서 제공하는 colab을 소개합니다. 정식 명칭은 Colaboratory 이며 구글에서의 소개말은 아래와 같습니다.

Colaboratory는 설치가 필요 없고 완전히 클라우드에서 실행되는 무료 Jupyter 노트북 환경입니다. Colaboratory를 사용하면 브라우저를 통해 무료로 코드를 작성 및 실행하고, 분석을 저장 및 공유하며, 강력한 컴퓨팅 리소스를 이용할 수 있습니다.

1. google Colaboratory 소개

기존에 개인이 딥러닝 실험을 하려면 클라우드 서버, gpu 구입, tensorflow 및 기타 패키지 설치 등등 여러가지 준비해야 할 사항들이 많았는데요. google colab에서는 이미 구글 클라우드에 tensorflow 등 기본 패키지들이 깔려있어서 그냥 웹을 열고 jupyter notebook 사용하듯이 사용하면 됩니다.

웹이다 보니 여러가지 제한 사항이 있기는 있습니다. 특히 GPU에서는 오랫동안 실행되는 백그라운드 계산은 도중에 중단될 수도 있습니다. 구글에서는 암호화폐 채굴에 Colaboratory를 사용하지 말라고 faq에 적어놓았습니다. 선의로 시작하는 프로그램이 악용되는 좋은 예. Colaboratory의 UI를 통해 지속적 또는 장기간 계산을 실행하고자 하는 사용자는 로컬 런타임을 사용하는 것이 좋다고 합니다.

즉 간단하게 웹에서 딥러닝 또는 기계학습을 실행하기에는 그럭저럭 괜찮다고 생각합니다. 그럼 사양을 확인해볼까요.

2. colab 사용하기


https://colab.research.google.com/ 

colab 메인 화면

colab 사이트로 들어가면 google 드라이, github, 기존 notebook 업로드 등 옵션을 선택할 수 있습니다. 어느정도 시간이 지나면 session이 끊길수 있기 때문에 google 드라이브 밑에 새 python3 노트를 실행해 봅니다.

jupyter와 비슷해서 별 문제없이 기존에 jupyter notebook을 사용했던 사람이면 무리없이 사용할 수 있습니다.

+코드를 눌러서 새 cell을 열고 colab의 성능을 확인해봅시다.

3. 기본 사양 확인하기

일단 !df -h 로 하드디스크를 확인해봅니다.

명령어 왼쪽 옆의 버튼을 누르면 실행이 됩니다. 사용자에게 55G가 배정되어 있고 그중 33기가가 지금 사용가능합니다. 실험을 하기에는 충분한 용량인 것 같습니다.

!cat /proc/meminfo 으로 사용할 수 있는 메모리를 체크해봅니다.

!cat /proc/cpuinfo 로 cpu 정보도 확인해봅니다. 듀얼코어 2.30GHz 입니다.

4. 딥러닝 관련 설정 확인하기

하지만 중요한건 cpu 뿐만이 아니라 GPU, TPU 까지 사용할 수 있다는 것입니다.

TPU는 Tensor Processing Unit의 약자로 구글에서 2016년 5월에 발표한 데이터 분석 및 딥러닝용 하드웨어입니다. 특정조건하에서는 GPU보다 10배나(?!) 빠르다고 합니다. 이번에 실험을 하면서 실제로 성능 차이를 느낄 수 있을지 확인해봐야겠습니다.

런타임-> 런타임유형변경을 클릭하면 아래와 같이 하드웨어 가속기를 선택을 할 수 있습니다. 간혹 사용자가 많으면 사용을 못할 수도 있지만 무료 서비스니까 이건 감안은 해야할 것 같습니다;

GPU로 변환하고 !nvidia-sim로 gpu정보를 확인해봅니다. cuda version은 10.0이군요.

마지막으로 기본적으로 설치되 어 있는 tensorflow 버전을 확인해보겠습니다.

import tensorflow as tf
print(tf.version)

최근에 2.0 버전이 나오긴 했는데 1.13.1 버전이네요. 그래도 왠만한 최근 코드들은 다 돌려볼수 있을 듯 합니다. 그리고 본인이 원하는 tensorflow 버전을 직접 설치해서 사용 가능합니다. (링크 참조)

그럼 다음 포스팅부터는 본격적인 실험에 들어가보겠습니다.

참고

https://jybaek.tistory.com/686


https://colab.research.google.com/notebooks/snippets/importing_libraries.ipynb

https://medium.com/@jjeaby/colaboratory-%EC%9D%98-gpu-%EB%A5%BC-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%B4-deep-learning-%EC%9D%84-%ED%95%B4%EB%B3%B4%EC%9E%90-79e12e6ed3b0

공공데이터 이용정책

최근에 공공데이터의 제공 및 이용 활성화 정책 방향에 따라서 공공 데이터를 open api로 공개하거나 따로 공개하지 않더라도 공공저작원의 자유이용을 허용하는 사이트들이 증가하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 각 공공 기관별 공공데이터 이용정책을 확인해보겠습니다.

공공데이터포털사이트

일단 먼저 공공데이터의 산실과도 같은 공공데이터포털 사이트입니다.

공공데이터 이용정책 :
https://www.data.go.kr/guide/guide/policy.do

기본적으로 공공데이터 이용허락범위 관련하여 “이용허락범위 제한 없음”일 경우 자유로운 이용이 가능하며, 제한이 있을 경우 각 유형(공공데이터법 시행규칙 별지 제4호 제공대상 공공데이터 등록서 참고)별로 아래 내용에 유의하시기 바랍니다.

공공데이터 이용정책

개별 API 설명에 들어가보면 대부분이 “이용허락범위 제한 없음”으로 되어 있지만 가끔씩 제한이 있는 경우도 있습니다. 그럴경우 제한 범위 리스트입니다. 전체 리스트는 링크로 이동하셔서 확인 가능합니다.

공공데이터 개별 API 설명에서 이용허락범위를 허락하는 부분은 아래와 같습니다.

국가통계포털 사이트

통계청에서 제공하는 국가통계 포털 사이트 입니다.

국가통계포털 사이트 : http://kosis.kr/index/index.do

국가통계포털

통계청에서 제공하는 다양한 데이터들을 다운로드 받을 수 있습니다.

통계 정보 이용 방침: http://kosis.kr/serviceInfo/useGuide.do

이용자는 기본적으로 KOSIS 통계정보를 자유롭게 사용, 재사용 및 재배포할 수 있으며 통계정보의 비상업적 또는 상업적 활용이 모두 가능합니다. ( 공공데이터법 감사합니다 ㅠ – ㅠ )

그러나 간행물 이나 CD 로 구입한 정보나 KOSIS 에서 다운받은 그대로 사용하는 것은 허락하지 않습니다. 자세한 내용은 위 이용 방침 링크에서 확인 할 수 있습니다.

KOSIS 통계정보 이용방법

통계지리정보사이트 개발지원센터

통계지리정보서비스(SGIS)에서 통계청에서 제공하는 데이터를 API로 제공하고 있습니다.


통계지리 정보 서비스 : https://sgis.kostat.go.kr/view/index

통계지리 정보 서비스 API :
https://sgis.kostat.go.kr/developer/html/openApi/api/data.html#41

통계지리 정보 서비스 API

공공데이터 이용정책에 관련하여 개별 페이지를 따로 찾을 수 는 없었으나 위에 공공누리의 제1유형 아이콘이 있습니다.

공공누리 유형안내 사이트 :
https://www.kogl.or.kr/info/license.do

공공누리 1유형의 요약정보는 아래와 같습니다. 즉 상업적 이용을 포함하여 자유롭게 이용이 가능합니다.

  • 출처표시
  • 상업적, 비상업적 이용가능
  • 변형 등 2차적 저작물 작성 가능

한국은행 경제통계시스템

경제통계 분석을 할 경우에 꼭 사용해야 하는 API중 하나입니다. 한국은행에서 제공하는 다양한 데이터를 사용할 수 있습니다.

다만 상업적 이용까지 자유롭게 허용했던 다른 공공기관과 다르게 한국은행은 상업적인 목적으로 이용할 경우 OPEN API 서비스를 신청할때부터 통계작성기관 이용승낙서를 받아야 한다고 한다고 합니다. 한국은행은 제외한다고 했으니 한국 은행 데이터는 가능한 것 같은데 open api 사용하기 전에 통계 작성 기관을 확인해야 하니 다른 공공기관보다는 무척 불편하게 되어있네요;

이용약관:
https://ecos.bok.or.kr/jsp/openapi/OpenApiController.jsp?t=introUseProv&menuGroup=MENU000002&menuCode=MENU000011

제4조(통계정보의 상업적 이용) ① 통계정보를 상업적인 목적으로 이용하고자 하는 자는 OpenAPI 서비스를 신청할 때 통계작성기관(한국은행은 제외한다)으로부터 이용승낙서를 받아 제출하여야 한다.

② 영리 행위를 목적으로 하는 이용자가 통계작성기관으로부터 승낙 받지 않은 통계정보를 이용한 경우에는 상업적인 목적으로 이용한 것으로 간주되며 제공기관은 OpenAPI 서비스 제공을 중단할 수 있다.

③ 이용자가 OpenAPI 서비스를 활용하여 영업활동을 하는 경우 제공기관은 그 결과에 대해 일체의 책임을 지지 않는다.

당연하겠지만 데이터 출처 역시 의무입니다.

제7조(출처표시 의무) 이용자는 통계정보를 이용함에 있어 한국은행 경제통계시스템에서 제공된 정보임을 표시하여야 한다.

   ※ 출처표시의 예

      – 출처 : ECOS(한국은행, 국제수지), 2016.00.00.

      – 자료 : ECOS(한국은행)>물가>소비자물가지수, 2016.00.00

법원경매정보

대한민국법원경매에 대해 정보를 제공하는 사이트입니다.

https://www.courtauction.go.kr/

따로 API를 제공하고 있지는 않지만 공공저작물의 자유이용을 허락하고 있습니다.

https://www.courtauction.go.kr/CopyrightProtection.laf

한국교육학술정보원

한국교육학술정보원은 초중등학교 정보공시 사이트 학교알리미를 운영하고 있습니다. 학구도, 학교별 학생수, 진학률 등 학교에 대한 다양한 정보를 제공합니다. 아쉬운 점은 OPEN API로 데이터를 제공하는 것이 아니라는 것입니다. 하지만 데이터의 자유로운 사용은 보장하고 있습니다.

학교알리미 공공데이터 이용정책:
https://www.schoolinfo.go.kr/ng/pnngpi_a01_l0.do

학교알리미 공공데이터 이용정책

지금까지 공공데이터 이용정책을 확인해보았습니다. 지금까지 확인한 데이터들도 많은데 앞으로 점점 더 공공데이터가 확대되는 방향으로 간다고 하니 데이터 덕후로서는 기대가 많이 됩니다 : )

소상공인 폐업에 따른 총 사회적 비용

소상공인 폐업에 따른 총 사회적 비용에 대한 리포트가 있어 내용을 정리해 보았습니다.

2015년 기준으로 1개 소상공인 폐업에 따른 총 사회적 비용 산출 : 64,493,577원

식당이 1개 문을 닫으면 그로 인한 사회적 비용이 대략 6400만원이 드는 셈이네요. 자세한 비용 산정 기준은 아래와 같습니다.

모든 폐업이 동일한 비용을 발생하는 것이 아니라 폐업의 케이스 별로 비용이 달라집니다.

경로1: 폐업 소상공인이 모든 자기 및 국가가 지불하는 사회적 비용을 발생하는 후 재창업 또는 취업하는 경우

경로2: 폐업 소상공인이 모든 자기비용을 발생시키고, 국가가 지불하는 일부의 사회적비용을 발생시킨 후 재창업 또는 취업하는 경우

경로 3: 폐업 소상공인이 모든 자기, 국가가 지불하는 사회적비용을 발생시킨 후 재기하지 못하여 사회비용까지 발생시키는 경우

위에 산정된 6000만원은 경로3으로 최악의 방향으로 폐업을 하는 케이스에 대한 비용입니다. 폐업 케이스 별로 최소 1100만원에서 6400만원의 사회적 비용이 발생하는 것으로 추정됩니다.

리포트가 작성된 2015년 기준으로 46만개의 소상공인 사업체가 폐업하는 것으로 추정됩니다. 앞서 산출한 케이스별 사회적 비용을 곱하여 소상공인 폐업에 따른 총 사업적 비용으로 1년간 최소 5.6조원 ~ 최대 30.3조원의 사회적 비용이 발생합니다.

생각보다 무시무시한 비용이네요 -_-!

아 그리고 리포트 중간에 폐업 사회적 비용과 별개로 소상공인 폐업률에 대해서 두 개의 속성으로만 실험했는데 R2가 .99가 나왔다고 해서 흥미로워서 추가로 적어봅니다 +_+

연도별 소상공인 폐업률과, 경기동행지수, 주요 소상공인업체수 간 회귀분석을 실시한 결과 R2가 .99이며, p=0.07 수준에서 통계적으로 유의한 모형을 산출했다고 합니다.

평균 창업 비용과 창업 준비 기간

이전 포스팅에서는 자영업자의 평균 폐업률을 확인해보았습니다. 이어서 이번 포스팅에서 왜 이렇게 한국의 자영업자의 폐업률이 높은지 확인해보겠습니다. 특히 자영업자의 평균 창업 비용과 창업 준비 기간에 대하서 알아보겠습니다.

신한은행에서 ‘2018년 보통사람 금융생활 보고서’에 따르면 2018년도의 평균 창업준비 평균 비용은 8,148만원입니다. 그리고 창업자중 절반이 높은 창업준비 비용을 마련하기 위해 대출을 사용하고 있다고 합니다.

높은 창업 비용에 반해 평균 창업 준비 기간은 3개월 미만이 30% (1년 미만이 80%)로 대부분이 제대로 준비되지 못한 상황에서 창업을 하고 있습니다. 그 결과는 첫 해 폐업률 40%, 5년 내 폐업률 80%라는 아픈 결과로 이어지고 있습니다.

서울연구원에서 발간한 시 외식산업의 실태분석과 시사점 리포트에서 나오는 서울에서 5인 미만의 소규모 음식점을 운영하고 있는 외식업종 사업주 70인을 대상으로 한 설문조사에서 나온 평균 창업 기간은 더 충격적입니다.

서울시 외식업종 평균 창업기간

35%의 서울시 외식업종 창업자들이 1개월 이내의 창업기간을 가졌습니다. 3개월 미만의 준비기간을 다 합치면 전체 65%나 됩니다.

자영업 창업에는 상당한 초기 투자비용이 지출되며 자영업자들은 이러한 비용 중 많은 부분을 대출로 감당하는 것으로 나타납니다. 그러므로 자영업체들이 창업 후 1~2년도 유지하지 못한 채 짧은 기간 안에 폐업을 하는 패턴이 계속된다면 이는 결국 고용의 불안정을 야기하고 가계부채나 기업부채의 증가로 이어져 사회적인 문제를 초래할 수 있습니다.

그렇다면 이렇게 많은 비용을 들이면서 이렇게 준비 기간이 부족한 상태로 창업하게 되는 이유는 무엇일까요? 시 외식산업의 실태분석과 시사점에서 보면 외식업체 현장 인터뷰 및 설문조사 결과, 외식사업 자체에 관심을 가지고 창업한 업체보다는 생개유지를 위한 수단으로 시작한 업체가 많다고 합니다. 창업의 주된 동기는 장기적, 안정적 직업에 대한 필요성으로 직장을 갑자기 그만두게 되었거나, 기존 사업이 잘 운영되지 않았거나 등의 이유가 대부분이었습니다. 따라서 오랜 준비와 경험 없이 창업을 한 경우가 많았고, 그로 인한 어려움을 겪었던 업체가 다수였다고 합니다.

요약을 하면 창업을 해야 하는 상황에서 상권 분석과 입지, 메뉴 선정 등에 대한 준비 없이 급하게 창업을 합니다. 그 후 높은 임대료, 주변 상가와의 경쟁, 홍보 부족, 식자재료 비용의 증가, 인건비 증가 등으로 경영상의 어려움을 겪으면서 빠른 폐업으로 이어지는 하나의 흐름을 확인 할 수 있었습니다.

이런 상황에서 어떻게 창업을 준비해야 조금이라도 생존률을 높일 수 있을까요? 이 질문에 대답하기 위해 추후 포스팅을 이어가 보겠습니다.

참고 링크

https://www.si.re.kr/node/55948

https://www.mk.co.kr/news/business/view/2017/05/339046/

2019년 4월 1일 서비스 개편 안내 – 부동산 빅데이터 대시보드 추가

안녕하세요. 로보리포트입니다.

2019년 4월 1일 서비스 개편 안내 드립니다.

이번 서비스 개편은 부동산 가치분석 연구실이 추가되고 유동인구 조건검색 및 경매 데이터 세부 검색 기능이 추가되었습니다.

그동안 전해주셨던 사용하면서 불편하다고 이야기 주셨던 부분을 수정했습니다.

부동산 가치분석 연구실 추가

부동산 가치에 영향을 끼치는 여러 가지 지표들이 궁금하신가요? 금리가 오르면 부동산 가격은 과연 올라갈까요? 내려갈까요?

부동산의 가치에 영향을 끼치는 여러 요소들과 부동산 관련 지표들을 한 눈에 볼 수 있는 대시보드와 전국의 부동산 관련 지표들을 한눈에 확인할 수 있는 전국현황 대시보드가 추가되었습니다.

부동산 가치분석 연구실 사용 가이드 바로가기

지하철(유동인구) 조건 검색 추가

평균 승차 인원, 하차인원, 기간내 이용승객변동률(승차), 이용승객변동률(하차) 의 조건으로 지하철 조건 검색이 추가되었습니다.

유동인구가 증가하는 지역을 간단히 검색 가능합니다.  지도에서 역 아이콘과 함께 평균승차수, 평균하차수, 승차변동률, 하차변동률을 확인할 수 있어요.

UX 개선사항

– 안드로이드에서 뒤로 가기 버튼 클릭시 메인 화면으로 돌아가는 디자인 개선

– 태블릿에서 지도가 짤리는 오류 수정

– 조건 검색후 지도에서 찾아들어가는 불편함 개선 (지도 오른편에 조건 검색된 단지 리스트 제공)

업데이트 예고에서 안내드렸던 기능에서 빠졌던 매물 광고하기 기능은 4월 내 업데이트 하도록 하겠습니다 ^^;

그리고 베타 기능이긴 하지만 부동산 관련 속성들로 부동산 경기 및 개별 매물 가격 자동 산정을 할 수 있는평가모델 서비스도 준비가 되고 있습니다.

4월 말의 업데이트를 기대해주세요 : )

부동산 실거래가 알아보기

부동산 실거래가 정보 서비스

전문적인 검색조건으로 찾아보세요.

부동산 정보를 찾고 계시나요? 아파트, 오피스텔, 연립다세대, 경매까지 원하는 건물을 한번에 다 찾을 수 있습니다. 가격 및 전용면적, 건축년도, 전세가율, 월세수익률, 건폐율, 용적률 등 다양한 조건을 사용해서 한번에 검색해보세요.

슬라이드 바와 버튼을 이용해서 원하는 값의 범위를 설정할 수 있어요. 실시간으로 지도에 검색 결과가 반영되어서 보입니다.

단지 별로 적정 시세와 함께 자세한 정보를 제공합니다

로보리포트에서 기계학습 (신경망 알고리즘, MLP)을 사용하여 건물의 현재 적정 시세를 분석하여 알려드립니다. 다양한 속성들과 과거 10년 동안의 실거래가를 사용하여 학습하고 있습니다.

단지 별로 평형, 층수별로 매매가, 전세가, 전세가율, 월세가, 월세수익률 그래프와 최근 실거래 내역을 확인 할 수 있습니다. 단지에서 배정 가능한 학교와 도보 거리, 횡단보도를 건너야 하는지 관련하여 세부정인 정보를 제공하고 있습니다.  근처 교통편과 용적률, 건출물 대장, 주차 공간 정보 역시 제공하고 있습니다.


지도에서 매물 위치별로 클러스터링되어 평균치 정보를 제공합니다

지역 평균 실거래가, 실거래가 변동률, 평당가격, 제곱미터당 가격, 전세가, 전세가율, 월세, 건축년도, 용적률, 건폐율 등의 정보를 지도위에서 위치별로 평균치 데이터를 확인할 수 있습니다.


구나 동단위의 평균 정보만 확인할 수 있는 것이 아니라 가까운 위치별로 자동으로 클러스터링되어 평균치가 나오는 기능이므로 가까운 위치별 평균 데이터를 보고 싶을때 유용한 기능입니다. 아파트 아이콘 위의 숫자는 자동으로 클러스터링 된 단지 개수이고 아래 노란 원안의 숫자는 선택한 지표의 평균 수치입니다.

로보리포트 서비스에는 부동산 조건 검색 외에도 부동산 빅데이터 대시보드 같은 다양한 기능들이 준비되어 있습니다 : )

실거래가 정보 사용 가이드

로보리포트 웹 사이트 – 필터 선택

로보리포트에서는 아파트, 연립다세대, 오피스텔 의 실거래가 정보(국토부 제공)와 경매 데이터를 제공하고 있습니다. PC 기준으로 왼쪽에 있는 필터를 클릭하면 아래와 같이 세부 검색 조건을 설정할 수 있습니다.

실거래가 조건 검색하기

로보리포트 서비스 – 실거래가 필터

도메인을 아파트, 연립다세대, 오피스텔 에서 선택하면 서브 속성에서 실거래가와 건물 특성에 해당되는 세부 검색 속성을 설정할 수 있습니다. 실거래가 속성에서는 평가, 거래기간, 전용면적, 매매가, 전세가, 월세가, 월세 보증금, 전세가율, 매매-전세가 차이 금액 등의 실거래가 관련 속성들을 선택할 수 있습니다.

검색 설정 후 화면

거래기간 필터는 실거래 조건 검색을 하기 위한 거래 기간을 의미합니다. 2019년 동안 실거래가 있었던 단지만 검색을 하려면 거래기간 슬라이더를 움직여서 2019년 1월~ 부터로 기간을 선택합니다. 검색 조건을 변경하면 지도 위에 파란색 #으로 필터 조건을 표시됩니다. 그리고 지도에서 슬라이더를 변경하면 실시간으로 해당 조건에 표시되는 단지 개수가 흰 색 원으로 표시되고 아래는 그 조건에서의 평균 실거래가 표시됩니다.

아파트 단지 세부 정보 보기

화면에서 더블클릭을 하거나 마우스 휠을 돌려서 해당 지역에 들어가면 조건에 해당되는 단지들을 확인 할 수 있습니다. 단지 아이콘을 클릭하면 평형, 층수별로 매매가, 전세가, 전세가율, 월세가, 월세수익률 그래프와 최근 실거래 내역을 확인 할 수 있습니다.

아파트 세부정보 – 월별 거래 누적건수 및 학군, 가까운 지하철역

월별로 누적 거래가 가장 많이 일어나는 달과 작년 기준으로 평균적으로 거래 금액이 높았던 달을 알려주는 매매시기 그래프도 제공하고 있어요. 단지에서 배정 가능한 학교에 대한 정보도 도보로 걸어서 얼마나 걸리는지, 횡단보도를 건너야 하는지 관련하여 세부정인 정보를 제공하고 있습니다. (횡단보도)라고 표시 되어있으면 횡단보도를 건너야 한다는 의미입니다 : ) 가까운 지하철 역도 역시 거리와 함께 도보로 걸리는 시간을 표시해주고 있어요.

아파트 세부정보 – 용적률, 건폐율, 주차공간 등

마지막으로 해당 단지에서 진행중인 경매가 있으면 진행중인 경매에 물건이 표시가 되요. 건축물 대장에서는 해당 단지의 용적률, 건폐율, 연면적등의 건축물 대장 정보를 확인할 수 있어요. 같은 지역(시도, 법정동) 내의 평균치도 같이 표시가 됩니다.

세대별 주차공간 및 옥내/옥외 등의 주차 공간 역시 나오고 있습니다. 거주민 평가 역시 작성이 가능합니다.

위치별로 클러스터링 되어 평균 수치 보기

위치별로 클러스터링된 실거래가 정보

필터에서 조건 검색을 해서 본인이 원하는 아파트, 오피스텔, 연립다세대를 검색하는 것도 가능하고 왼쪽 아래에 있는 지역 통계 아이콘을 누르면 가까운 위치별로 자동 클러스터링된 정보들을 지도에서 확인할 수 있습니다. 지역 평균 실거래가, 실거래가 변동률, 평당가격, 제곱미터당 가격, 전세가, 전세가율, 월세, 건축년도, 용적률, 건폐율 등의 정보를 확인할 수 있습니다.

지역 실거래가 통계 정보

구나 동단위의 평균 정보만 확인할 수 있는 것이 아니라 가까운 위치별로 자동으로 클러스터링되어 평균치가 나오는 기능이므로 가까운 위치별 평균 데이터를 보고 싶을때 유용한 기능입니다. 여기서도 역시 아파트 아이콘 위의 숫자는 자동으로 클러스터링 된 단지 개수이고 아래 노란 원안의 숫자는 선택한 지표의 평균 수치입니다.

이 외에도 다양한 기능들이 가득 들어있습니다. 부동산에 관심이 있으신 분이라면 누구나 로보리포트 사이트를 찾아주세요 : )

부동산 빅데이터 대시보드 알아보기

부동산 빅데이터 대시보드

부동산에 영향을 끼치는 속성들을 대시보드로 모아서 볼수 있어요

금리, 대출, 통화량, 소득, 세금 등 다양한 경제지표를
보기 쉽게 정리해서 분석해드립니다.

웹사이트 바로가기

연구실 아이콘

로보리포트에서는 부동산 가격에 영향을 끼치는 부동산 빅데이터 대시보드를 제공하고 있습니다. 로보리포트 웹사이트에서 오른쪽 위에 있는 연구실 아이콘을 누르면 대시보드로 들어올 수 있어요.

부동산 빅데이터 대시보드 – 세부 속성 선택 화면

빅데이터 대시보드에는 경제지표, 부동산 공급, 금리, 대출 등의 큰 분류로 그래프를 제공하고 있습니다. 탭을 선택하면 분류내의 세부 속성을 선택할 수 있습니다. 현재 공급 탭에는 건설기성액, 인허가, 미분양 데이터가 있습니다. 데이터는 향후 계속 업데이트될 예정입니다 : )

부동산 빅데이터 대시보드 – 부동산 지수 선택

세부 속성을 선택하면 세부 속성 그래프와 같이 보고 싶은 부동산 지수를 선택할 수 있습니다. 현재 한국감정원의 주택가격지수의 매매지수, 전세지수, 월세지수, 지가지수를 사용할 수 있습니다. (주택가격지수 설명 바로가기) 세부 속성 및 부동산 지수는 동시에 여러 개를 선택할 수 있습니다.

부동산 빅데이터 대시보드 – 지역 선택

속성에 따라 전국 단위 또는 지역 단위별로 세부 설정을 할 수 있습니다. 지역 별로 데이터가 있을 경우 세부 설정에서 지역별로 추가 설정을 할 수 있습니다.

부동산 빅데이터 대시보드 – 그래프 보기

추가 설정이 완료되고 분석 시작하기 버튼을 누르면 선택했던 속성들을 같이 그래프로 확인할 수 있습니다.

전국현황 – 과학고 진학 정보

대시보드에서 왼쪽 탭에서 전국현황 탭을 누르면 속성별로 상위 랭크된 데이터를 확인 할 수 있어요. 인구, 학군, 거래 등의 대 분류가 있고 랭킹 선택에서 보고 싶은 랭킹 데이터를 확인 할 수 있습니다. 서울시에서 과학고 진학을 가장 많이 진학하는 고등학교가 궁금하다면 랭킹 선택에서 – 학교 진학 정보, 지역선택 – 서울시, 학교 선택 – 과학고를 선택하면 과학고 진학율이 가장 높은 학교들을 확인 할 수 있습니다.

지역 빅데이터 알아보기

로보리포트 서비스에서 지역이름으로 되어있는 아이콘을 누르면 지역 부동산거래, 인구, 통계, 경매 등의 지역 빅데이터를 확인 할 수 있어요. (은평구 아이콘을 짙게 하거나 손 아이콘이나 화살표 등으로 강조 부탁드립니다)

지역별 인구 구성

인구 세부 탭으로 들어가면 지역별 인구 구성 및 지역별 전입 TOP5, 지역별 전출 지역 TOP 5, 인구 추세, 전입 추세 등을 확인할 수 있어요. 기간 슬라이드를 옮기면 해당 기간의 데이터만 확인 할 수 있어요.

인구 데이터는 2011년 데이터부터 있어요. 통계청에서 분기마다 올려주는 데이터를 사용하고 있습니다.

지역정보_미분양

검색 필터에서 통계를 누를경우 조사 기간에 따라 지역별 신규 분양과 미분양, 공사후 미분양 정보를 확인할 수 있어요. ( 왼쪽 아래의 지역 정보 아이콘 강조 부탁드립니다)

지하철 평균 승차수 정보

지하철 평균승차수, 평균하차수, 승차변동률, 하차변동률 정보를 지도에서 바로 확인할 수 있습니다. 지하철 조건 검색으로 유동 인구가 증가하는 도시 등의 세부 검색을 할 수 있습니다.

지역별 학군 정보

지도에서 학교 아이콘을 클릭하면 학구군이 색으로 표시가 됩니다. 특목고 진학률 등의 진학정보, 학생수, 전입/전출 비율, 교육비, 방과 후 학교 등 학교 세부 정보를 확인 할 수 있습니다.

자주묻는 질문

Q. 데이터는 어디서 가져오나요?

인구는 통계청, 건축물 거래 현황/신규분양/미분양 데이터는 한국 감정원, 학교 정보는 학교알리미 등 데이터 종류에 따라 다양합니다.

Q. 데이터 업데이트 주기는 어떻게 되나요?

데이터의 출처가 다양한 만큼 데이터 업데이트 주기는 그 데이터를 제공해주는 기관의 정책에 따라갑니다. 인구 정보는 분기별로 업데이트 되며 학교 정보와 미분양 정보도 매 달마다 업데이트 됩니다. 지역 세부 정보에서 출처 옆의 ? 아이콘을 누르면 데이터 출처 및 업데이트 주기 등의 세부사항을 확인 할 수 있습니다. 혹시 데이터가 너무 오래되었다고 생각되면 support@connectdot.co.kr 로 업데이트 요청 부탁드립니다.

정말로 이번 정부의 폐업률이 역대 최악일까?


최근 자영업 폐업률이 거의 90%로 역대 최악이다 라는 뉴스를 자주 접할 수 있습니다. 자영업 폐업률이 90%라는 단어를 들으면 많은 사람들이 10개의 상점에서 9개가 망했다고 생각 하게 됩니다. 하지만 언론에서 이야기하는 폐업률은 실제 폐업률이 아닌 신규 대비 폐업률에 가깝습니다. 새로 10개의 상점이 문을 열고 같은 해 8개의 상점이 문을 닫으면 신규 대비 폐업률이 80%이 됩니다. 일부 언론에서 이야기하는 폐업률 87%는 그렇게 만들어졌습니다.

KBS뉴스 에서 개인 사업자의 역대 신규 대비 폐업 비율을 분석해 놓은 그래프를 보면 2017년 신규 대비 폐업 비율은 72%으로 오히려 지난 10년 동안의 평균 79%보다 적은 것을 확인 할 수 있습니다. 심지어 2012년도에서의 신규대비 폐업률 87%보다 15%나 낮은 수치입니다.

그렇다면 실제 폐업률은 어떻게 계산하는 것일까요? 한 해 얼마나 많은 자영업자가 폐업하는지 알고 싶다면, 해당 연도의 폐업자 수를 ‘전년도의 개인사업자 총계’와 비교하면 됩니다. 이 그래프 역시 KBS 뉴스에서 가져왔습니다. 이렇게 계산된 2017년도 폐업률은 13.8로 오히려 작년보다는 0.4 프로 낮고 2008년의 17.5%보다는 3.7%나 낮습니다. 2008년 이후로 오히려 폐업률이 점차 낮아지고 있는 추세를 보이는 것을 확인할 수 있습니다.


위 그래프의 폐업률은 자영업자 전체 폐업률의 추이를 확인할 수 있다는 장점이 있습니다. 그렇지만 개별적인 자영업자의 폐업률 또는 생존율은 어떻게 계산할 수 있을까요. 이런 목적에 어울리는 또다른 지표가 있습니다. 자영업자 개별 ‘기업 생존율’입니다. 생존율이란 신생기업(1년~5년)중 기준 연도까지 생존해 있는 기업의 비율을 의미합니다. 창업후 살아남는 기업이 얼마나 되는지 확인할 수 있습니다.

기업 생멸 통계 데이터로 확인하는 자영업자 생존율

통계청에서는 기업생멸통계 데이터를 1년마다 작성하여 배표합니다. (자료 링크) 가장 최근 데이터인 2017년 기준 기업생멸통계 데이터를 확인해보겠습니다. 참고로 KOSIS 국가 통계 포털에서는 데이터를 직접 엑셀 이나 기타 파일로 다운로드 받을 수 있습니다. (자료실 링크)

2017년도 기준 전체 개인사업자(자영업자)자의 수는 542만명입니다. 2017년도에 91만개의 신생기업이 생기고 62만개의 신생기업이 소멸했습니다. 그 중 90%이상이 개인 사업자입니다.

사업분류별 신생기업 생존률

사업분류별 신생기업 생존률입니다. 자영업자가 많은 숙박 및 음식점업의 경우 1년 생존율이 61%밖에 되지 않습니다 ㅠㅠ 10개의 음식점중에 4개 음식점이 1년 안에 망한다는 것인데 식당을 내기 위한 창업 비용을 생각하면 안타까운 현실입니다. 그러고보니 백종원의 골목식당 프로그램에서 백종원이 왠만하면 창업하지 마라고 하는게 이해가 되네요. 정말로 준비를 잘해서 상권도 분석을 하고 메뉴도 구성을 하고 음식맛도 좋아야 5년 생존율의 18%에 들어갈 수 있는 것이겠죠.

결론을 내리면 실질적인 폐업률은 일부 언론에서 강조하는 것처럼 이번 정권에서 역대 최악이 아니다. 오히려 평균 이상의 수치를 보여주고 있다. 그렇지만 대부분의 자영업자들이 있는 숙박 및 음식점업의 생존율은 너무나 낮습니다. 정말 창업을 하겠다고 결심하면 제대로된 분석 서비스가 필요합니다.

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글에서 참고했던 링크들

http://kostat.go.kr/portal/korea/kor_nw/1/9/6/index.board

http://news.kbs.co.kr/news/view.do?ncd=4029966&ref=A