네이버 데이터 랩, '외국계 기업 채용'을 빅데이터로 분석

 

 

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네이버 '데이터 랩' 베타버전이 오픈했습니다.

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다양한 데이터를 한눈에 볼 수 있고,

자신이 보유한 데이터를 합쳐

다방면으로 활용할 수 있다는 점이 특징입니다.

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'외국계 기업 채용 추이'와

임의로 가공한 데이터를 합쳐서

어떤식으로 그래프가 만들어지는지 실험해봤습니다.

어떻게 그래프가 나오는지 '데이터 융합분석'에서

예제를 통해서 보여드리겠습니다. 

* 데이터 랩은?

네이버 등의 기업과 공공기관이 보유한

데이터를 활용할 수 있는 빅데이터 포털입니다.

* 데이터 랩에서 뭘 할수 있나요?

 

 

 

 

 

 

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1 검색어로 알아보는 대한민국

2 지역 통계

3 데이터 융합분석

4 공공 데이터

 

* 데이터 랩의 상세한 기능은?

1 검색어로 알아보는 대한민국

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- 검색어로 오늘, 그리고 트렌드를 확인할 수 있습니다.

(1) 2007년부터 지금까지 각 분야별로 분류한

데이터를 기간별로 설정해

10여년 간의 검색어 데이터를 제공합니다.

TV오락, 책, 영화, 공연, 자동차,

게임, 싱글남, 싱글녀, 주부, 대학생, 청소년

등의 카테고리로 나뉘어져 있습니다.

관심있는 검색어를 클릭해서

최소 3개월에서 최대 10년까지

변화 추세를 그래프로 확인할 수 있습니다.

설정한 기간 내 해당 검색어의

최대 검색량을 100으로 산출해

다른 검색어와의 차이를 색깔이

다른 그래프로 보여줍니다.

예를 들어 영화 카테고리의 2위

영화 내부자들 검색량이

어떻게 변화했는지 보겠습니다.

기간은 3개월로 정해서

2015년 10월부터 2016년 1월까지

검색량 추세를 봤습니다.

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영화 카테고리 선택하고

영화 내부자들 누르면 되는데

처음이라 익숙하지 않은 분들을 위해

표시해봤습니다.

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- 먼저 '영화' 카테고리를 선택합니다.

- 영화 '내부자들' 버튼을 누릅니다.

- '3개월' 버튼을 누릅니다.

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차례로 버튼을 누르면

4번과 5번 결과를 볼 수 있습니다.

4번에서 영화 내부자들, 대호, 레버넌트의

검색 추이를 각각 확인할 수 있습니다.

5번에서 2016년 1월의 그래프를 확인해 보면

레버넌트가 개봉하면서

검색량이 급격하게 상승하고

대호와 내부자들의

검색량이 줄어드는게 보입니다.

특히 내부자들과 레버넌트의 검색량이

비슷한 시점에서 급격하게 증가하고

감소하는 점을 확인할 수 있습니다.

 

또한 내부자들의 경우

11월 중순에 수치가 100까지 상승해

그 인기가 아주 높았다는 점을 알 수 있습니다.

대호의 경우 최고 검색량이

 50에도 미치지 못해 내부자들의

절반 정도의 검색량이었음을 알 수 있습니다.

아쉬운 점은

네이버에서 절대 검색량 수치를 제공하지 않고

상대 검색량 수치를 제공하기 때문에

실제 검색량 수치를 확인 할 수 없습니다.

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2 지역 통계

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(1) 업종별 검색사용자 수 분포

- 특정 지역의 단위 업체당 검색사용자 수

분포를 업종별로 보여줍니다.

네이버 데이터를 기초로 하여 각 업종의

상대적 밀집 정보를 지도에서 조회하고

지역(읍/면/동 단위)간 비교를 할 수 있습니다.

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​네이버 지역 서비스의 업체와

해당 지역의 모바일 검색 사용자 수를 비교하고

업종별로 분포도를 네이버 지도에서

시각화해서 빅데이터를 제공합니다.

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- 1번에서 서울특별시와 강남구를 선택하고

- 2번에서 날짜를 지정합니다. (2016년 1월 13일)

- 3번에서 음식점과 한식으로 필터를 누릅니다.

- 4번에서 분포도 상위, 하위를 고릅니다.

검색 결과를 보면

강남구 신사동에서는 비빔밥, 

강남구 논현동에서는 보리밥,

강남구 삼성동에서는 불닭,

강남구 청담동에서는 삼계탕을 많이 검색합니다.

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왜 이런 결과가 나왔는지는 더 자세하게

분석을 해봐야 알겠지만

자영업을 하시는 분들은

참고할 만한 자료입니다.

'어느 동네에서 어떤 키워드로 검색을 많이 한다'

이러한 트렌드를 알 수 있으면 업종 선정에

많은 도움이 될 것 같습니다.

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더 자세한 분석 결과를 보고 싶으면

'지도 옆의 업종별 검색 사용자 수 분포'에서

돋보기 모양을 누릅니다.

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네이버에서

친절하게 사용하는 법을 보여주네요.

확인 버튼을 누르면

기간을 선택하고 업종 대분류, 중분류, 소분류를

선택할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

기간, 업종 대분류, 중분류, 소분류를

2016년 1월 13일 음식점, 치킨, 치킨일반으로

선택하고 조회를 눌러 봤습니다.

 

 

 

 

 

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서울특별시 종로구 세종로가

100으로 상대적 수치가 최고로 나왔습니다.

수치가 높은 지역은

짙은 파란색으로 표시됩니다.

 

 

동작구 동작동은 90.75입니다. (최고점: 100)

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강남구 압구정동은 67.09입니다. (최고점: 100)

 

 

데이터 랩에서 빅데이터를 활용해

실질적으로 도움을 받을 수 있을테고,

음식점 뿐만 아니라 다양한 카테고리가 있으니

무궁무진한 활용 가능합니다.

예를 들어 치킨집 창업을 생각하시는 분들은

세종로와 동작동을 잘 분석해보시면 좋겠습니다.

(2) 아파트 실거래 지표

- 국토교통부에서 공개한

지역별 아파트 실거래가 정보를 보여줍니다.

아파트 실거래 지표는

공공기관에서 제공하는 데이터를

네이버 지도에 합쳐서 보여주고 있습니다.

데이터 랩에서 국토 교통부가

제공하는 실거래가 공개시스템을

연계하고 있습니다. 이를 사용해서 읍/면/동 단위로

세분화시켜 아파트의 실제 매매 가격과

전세, 월세 거래량 등을

지도상에서 색깔로 확인 할 수 있습니다.

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* 국토교통부 실거래가 공개시스템( http://rt.molit.go.kr/ )

 

 

 

 

 

 

- 서울특별시 강남구 선택

- 2015년 11월 선택

확인 가능한 정보는

1 제곱미터당 매매가격, 매매 거래수

전세 거래수, 월세 거래수,

매매가대비 전세가 비율 등입니다.

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아파트 실거래 지표 옆의 돋보기를 누르면

실제 지도에서 확인 가능합니다.

안내 표시가 아래처럼 나오니 확인 누르세요.

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지역 통계와 마찬가지로

기간과 아파트 실거래 정보를

지정해 확인가능하고,

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실거래 정보 목록은 5가지 입니다.

(1) 1 제곱미터당 매매가격

(2) 매매 거래수

(3) 전세 거래수

(4) 월세 거래수

(5) 매매가대비 전세가 비율  

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1 제곱미터당 매매가격을 지도로 검색해봤습니다.

강남구 압구정동의 색이 짙어서 클릭해보니

1 제곱미터당 가격이 1483만원입니다. 

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강남구 논현동은

1 제곱미터당 가격이 883만원입니다.

외에도 다양한 정보를 보여줍니다.

 

 

 

 

3 데이터 융합분석

- 궁금한 주제어를 설정하고,

입력한 단어의 추이를 하나로 합산하여

해당 주제가 네이버에서 얼마나 검색되는지

관련 데이터를 제공합니다.

데이터 융합분석이 데이터 랩을 활용하기에

가장 좋은 카테고리라는 생각이 드는데,

개인이나 사업자가 보유한 거래 내역 등

다양한 데이터를 네이버의 검색어 데이터와

비교할 수 있기 때문입니다.

새로운 비즈니스 방향이나

아이디어를 찾고싶은 중소상공인이나

스타트업 기업이 사용하면 유용합니다.

이렇게 분석된 빅데이터는

다른 사용자와도 공유할 수 있어서

사용자는 데이터 랩을 통해

실제 활용한 빅데이터를 쉽게 확인 가능합니다.

서로 다른 데이터를 융합해

새로운 가치를 창출하는 것이 목적이라고 하니

빅데이터를 활용해 큰 도움을 받을 수 있겠습니다.

데이터 융합분석 카테고리에 들어가면

사용자를 위해 데이터 융합 사례를

먼저 소개하고 있습니다.

그리고 아래 데이터 융합 게시판에 보면

다른 사용자들이 올려 놓은

데이터 융합 사례를 볼 수 있으니

궁금하신 분들은 참고하세요.

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그럼 새로운 데이터 융합하기 사용기

드디어 시작해 보겠습니다.

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키워드는 '외국계 기업 채용'입니다.

외국계 기업에 대한 관심이 점점 높아지고 있어

어느 정도 추세 변화가 있는지 궁금합니다.

별표로 표시된

새로운 데이터 융합하기 버튼을 누릅니다.

 

 

 

(1) Step 1

검색어 트렌드 조회 

- 기간은 1년

 

- 주제어1 =>

외국계 기업: 외국계기업, 외국계 면접, 외국계 서류

 

- 주제어2 =>

대기업: 대기업 면접, 대기업 서류

 

- 주제어3 =>

해외취업: 해외 취업, 서류, 면접

그리고 조회하기를 누르면 결과가 아래와 같이 나옵니다.

예상했던 결과와 전혀 다른 결과가 나왔습니다.

해외취업 검색어가 대기업이나 외국계 기업보다

약 4배 이상 높게 나오고 있습니다.

특히 2015년 11월에 가장 많은 검색량이 있었는데

어떤 원인인지 자세하게 분석해 봐야 알것 같습니다.

해외취업>>>>대기업 >외국계 기업

위 순서대로 검색하고 있다는 점을 알 수 있습니다.

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(2) Step 2

사용자 데이터 융합

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이번 단계에서는 가지고 있는 데이터를 합쳐서

검색어 트렌드와 내가 가지고 있는

데이터의 추이를 함께

그래프로 만들어서 볼 수 있습니다.

 

 

 

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- 먼저 샘플 데이터를 다운로드 받아서

-  2015년과 2016년의 데이터의 값을 넣고

- 2번 내PC를 눌러서 파일을 업로드 했습니다.

- 마지막으로 데이터 융합하기 버튼을 누릅니다.

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dataflow.xlsx

 

 

 

 

 

 

 

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제대로 그래프가 보이는지 확인하기 위해서

점점 증가했다가 낮아지는 숫자를 넣었기 때문에

아래처럼 피라미드 그래프가 나옵니다.

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(3) Step 3

데이터 공유하기

마지막 단계에서는 제목과 내용을 적고

약관동의를 누르고 데이터를 공유하면 완성됩니다.

전체공개나 비공개를 선택해

공개범위를 지정할 수 있습니다.

 

 

 

 

아까 데이터 융합 게시판에

올라온 데이터 분석 결과들이

이렇게 만들어 졌습니다.

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외국계 기업의 채용에 대해 데이터 분석을 해봤는데

부침없이 꾸준한 검색이 있다는 점을 알 수 있고

대기업과 해외 취업보다는 검색량이 적다는 점도

확인 가능합니다.

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4 공공 데이터

 

마지막으로 공공데이 카테고리에서는

정부가 제공하는 데이터 목록을

세개로 구분해서 보여주고 있습니다.

​ 

(1) 공공데이터포털

공공데이터포털(data.go.kr)에서

제공되는 데이터 목록입니다.

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* 공공데이터포털

https://www.data.go.kr/

 

 

 

 

 

(2) 서울열린데이터광장

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서울열린데이터광장(data.seoul.go.kr)에서

제공되는 데이터 목록입니다.

* 서울열린데이터 광장

 

 

 

(3) 통계데이터

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통계청, 한국고용정보원, 한국국제협력단에서

제공되는 데이터 목록입니다.

 

전체검색에서 외국계 기업을 치면

외국계 기업에 관련된 데이터가 나오게 되는데

통계청 통계데이터가 18건 검색되었습니다.

 

 

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첫번째 외국계 기업의 국내진출 현황을 눌러보면

데이터 랩이 외국계 기업 국내진출현황을 보여줍니다.

2005년부터 2013년까지 데이터를 보여줍니다.

​ 

아래 비로그인 버튼을 누르면 통계청으로 연결되고

비로그인해도 무료 다운로드가 가능합니다. 

 

 

 

 

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클릭하면 아래 통계청 홈페이지로 이동하는데

대한민국에 진출한

외국계 회사가 무료 11,267 곳이고

서울에 6,693 곳이 집중되어

있다는 것을 알 수 있습니다.

외국계 기업 분석은

다음 포스팅에서 알아 보겠습니다.

 

 

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지금까지 네이버에서

제공하는 데이터 랩의 서비스와

외국계 기업의 검색어 추이,

그리고 외국계 기업

국내진출 현황에 대해 알아봤습니다.​​

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