2026.01.28 ~ 02.14

데이터 기반 AI 상권 분석 및 추천 서비스

공공 API 데이터를 수집·정제한 뒤 분석 기준을 적용해 상권 추천 결과로 연결한 데이터 기반 서비스

01 FEATURES

주요 기능

서울 Open API 기반 상권 데이터 자동 수집 및 정제

매출·유동인구·경쟁도 다차원 분석 대시보드

AI/ML 기반 창업 적합도 점수 산출 및 추천

지역별·업종별 상권 비교 기능

분석 결과 시각화 차트 제공

02 PROCESS

문제와 해결

문제: 공공 API 데이터는 형식이 일정하지 않고 결측치와 이상치가 섞여 있어 그대로 분석에 사용하기 어려웠습니다. 데이터가 많아질수록 응답 속도와 분석 기준의 일관성도 문제가 됐습니다. 해결: 수집, 정제, 저장, 분석 단계를 분리하고 각 단계에서 검증 기준을 두었습니다. 결측치 처리와 이상치 제거 기준을 정리한 뒤 DB에 저장하고, 자주 조회되는 분석 결과는 재사용할 수 있도록 흐름을 최적화했습니다. 배운 점: 데이터 기반 서비스에서는 모델이나 화면보다 데이터 품질 관리가 먼저라는 것을 배웠습니다. 같은 API라도 수집 기준과 정제 규칙을 문서화해야 결과를 신뢰할 수 있었습니다.

03 TAKEAWAYS

배운 점

데이터 기반 서비스는 수집보다 정제 기준을 명확히 하는 것이 더 중요하다는 점

분석 결과를 신뢰하려면 결측치와 이상치 처리 규칙이 기록되어야 한다는 점

API 응답 속도는 캐싱과 조회 범위 설계로 함께 관리해야 한다는 점

04 IMAGES

이미지 기록

작업 화면과 과정 이미지를 순서대로 정리했습니다.