데이터 찾고 불러오기
3개 공공데이터 소스는 이름은 비슷해 보여도 서로 다른 시스템입니다. 어디서 받는지, 승인이 필요한지부터 정확히 구분하고 시작합니다.
폴백용 Colab 노트북(설치가 막힌 경우)
오늘 2시간, 이렇게 진행합니다
| 시간 | 할 일 | 끝나면 남는 것 |
|---|---|---|
| 0:00–0:10 | 도구 확인 — 터미널에서 claude(또는 codex)가 켜지는지, "2-collect 스킬 설치됐어?"에 답이 오는지 | 실습 준비 완료 |
| 0:10–0:25 | 3개 소스가 왜 다른 시스템인지 (아래 설명) | 어디서 뭘 받는지 구분 |
| 0:25–0:55 | 미션 1 · 파일 4개 받기 (강사 화면 따라) | zip 4~5개 |
| 0:55–1:05 | 쉬는 시간 · 다운로드가 막힌 분은 백업 데이터로 전환 | |
| 1:05–1:35 | 미션 2 · 작업 폴더 만들고 2-collect 스킬 실행 | data/clean/, collection_report.md |
| 1:35–1:50 | 미션 3 · 데이터 목록표 작성, 2~3명 화면 공유 | 데이터 목록표 |
| 1:50–2:00 | 완료 체크 · 3주차 예고 |
3개 소스, 서로 다른 시스템
서울 열린데이터광장 (data.seoul.go.kr)
- 생활인구 (자치구·행정동 단위)
- 상권분석서비스 추정매출·영역 데이터
한국관광 데이터랩 (datalab.visitkorea.or.kr)
- 자치구별 방문자수·관광소비
- 화면 조회는 로그인 없이, 다운로드만 가입 후
공공데이터포털(data.go.kr)의 TourAPI도 같은 방문자수 데이터를 제공하지만, API 키 발급·코드 호출까지 필요해 이번 실습에서는 쓰지 않습니다. 한국관광 데이터랩 쪽이 같은 정보를 파일 다운로드만으로 얻을 수 있어 더 간단합니다.
★ 중요: "서울시 상권분석서비스"는 golmok.seoul.go.kr(대시보드로 눈으로 보는 곳)과 data.seoul.go.kr(실습용 원본 CSV를 받는 곳)이 따로 있습니다. 분석·시각화는 golmok, 실습 파일 다운로드는 data.seoul.go.kr로 갑니다.
오늘 받을 파일 — 기간은 2025년으로 맞춥니다
4주차에 세 데이터를 하나로 합칩니다. 지금 기간을 다르게 받으면 그때 다시 받아야 하니, 오늘은 전부 2025년 1~12월로 통일합니다. 파일은 서울 전체가 들어 있으니 내 자치구만 고르는 건 스킬에게 맡기면 됩니다.
| # | 데이터 | 받을 파일 | 지역 단위 | 가입 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 자치구 단위 생활인구 | LOCAL_PEOPLE_GU_2025.zip (약 32MB) | 자치구코드 | 불필요 |
| 2 | 상권분석서비스 추정매출-상권 | …(추정매출-상권)_2025년.zip (약 14MB) | 상권코드 | 불필요 |
| 3 | 상권분석서비스 영역-상권 | 서울시 상권분석서비스(영역-상권).zip (약 2MB) | 상권코드↔행정동코드↔시군구코드 | 불필요 |
| 4 | 한국관광 데이터랩 · 지역별 관광현황 | 방문자 탭·관광소비 탭 "전체 다운로드" zip | 자치구(시군구) | 로그인 필요 |
각 data.seoul.go.kr 페이지에서 파일내려받기 표의 파일명을 누르면 바로 받아집니다. 추정매출은 2021년 이후 자료만 있습니다.
한국관광 데이터랩 받는 순서
우측 상단 로그인. 로그인 없이도 화면은 보이지만 "전체 다운로드"는 로그인해야 됩니다.
지역 버튼에서 서울특별시 → 내 자치구, 기준 월간, 시작 202501 ~ 종료 202512 → 조회. (월간은 한 번에 최대 18개월까지 조회됩니다)
방문자 탭 → 전체 다운로드, 이어서 관광소비 탭 → 전체 다운로드. zip 두 개가 받아지면 끝.
방문자수는 같은 사람이 3일 오면 3명으로 세는 "연인원"이고, 관광소비는 신한카드 결제 기반 추정치입니다. 사이트도 총량이 아니라 증감 추세로 쓰라고 안내합니다. 이 차이는 3주차 "의심" 단계에서 다시 봅니다.
행정동(동네) 단위로 더 잘게 보고 싶다면 (선택)
행정동 단위 생활인구는 서울 전체 한 달치가 zip 하나(약 44MB)입니다. 250m 격자 단위로 바뀌면서 2026년 7월분이 행정동 단위 마지막 자료입니다. 오늘은 자치구 단위로 시작하고, 동네 단위가 꼭 필요한 분만 한 달치를 추가로 받으세요.
Claude Code(또는 Codex)로 데이터 정리하기
받은 파일을 한 폴더에 모으고, 그 폴더에서 Claude Code(또는 Codex)를 켜서 2-collect 스킬을 부릅니다. 스킬이 컬럼 뜻 정리, 인코딩·형식 변환을 처리하고 data/clean/과 collection_report.md를 남깁니다.
Step 1 · 작업 폴더 만들기
폴더 이름은 내 지역으로 바꿔도 됩니다. 맥은 터미널, 윈도우는 PowerShell에서 한 줄씩 입력합니다.
mkdir -p ~/bdai13/jongno/input
cd ~/bdai13/jongno윈도우 PowerShell은 첫 줄을 mkdir ~\bdai13\jongno\input으로 입력합니다.
Step 2 · 파일 넣기
받은 zip을 압축 해제한 뒤 안의 CSV를 전부 input/ 폴더로 옮깁니다. 데이터랩 파일은 이름에 다운로드 시각이 붙어 있어 그대로 두면 됩니다.
Step 3 · 스킬 확인 후 실행
같은 폴더에서 claude(또는 codex)를 입력해 켭니다.
Codex 사용자: 스킬 설치가 아직이라면
Codex는 마켓플레이스 대신 툴킷 레포의 스킬 폴더를 복사합니다. 터미널에서 한 번만 실행하면 됩니다.
git clone https://github.com/team-datapopcorn/bdai13-tourism-toolkit.git
mkdir -p ~/.agents/skills
cp -R bdai13-tourism-toolkit/skills/* ~/.agents/skills/복사 후 Codex를 껐다 켜고 "2-collect 스킬 보여?"라고 물어 답이 오면 됩니다. Claude Code는 사전 준비의 /plugin 명령 두 줄이면 됩니다.
2-collect는 1단계 산출물인 hypothesis.md가 없으면 가설부터 만들자고 합니다. 아래 프롬프트에 1주차에 정한 질문과 가설을 같이 넣어 한 번에 넘어가세요.
💡 같은 사이트 파일인데 생김새가 다릅니다. 추정매출 CSV는 한글이 깨져 보이면
encoding="cp949"로 읽어야 합니다. 오늘 받는 자치구 단위 생활인구는 컬럼명이 영어(stdr_de_id,tot_lvpop_co…)이고, 선택으로 받는 행정동 단위는 한글(기준일ID,총생활인구수…)입니다. 데이터랩 CSV는 UTF-8입니다. 스킬이 헤매면 이 차이를 알려주세요.
"datapopcorn-analysis의 2-collect 스킬로 (지역명) 데이터를 정리해줘. input/에 CSV를 넣어뒀어. hypothesis.md가 없으면 내 질문 '(1주차 질문)'과 가설 '(1주차 가설)'로 짧게 먼저 만들어줘. 서울 전체 파일은 (지역명)만 남기고, 기간은 2025년 1~12월로 맞춰줘. 컬럼이 무엇을 의미하는지, 지역을 구분하는 컬럼(행정동코드/시군구코드/상권코드 중 어떤 것인지)이 뭔지도 collection_report.md에 같이 남겨줘."
같은 "서울시 데이터"라도 시스템이 다르면 승인 절차도, 지역을 나타내는 코드도 다릅니다. 다운로드 전에 어느 사이트인지부터 확인하고, 정리는 스킬에게 맡깁니다.
🧪 2주차 실습 · 단계별 미션
시나리오 — 1주차에 정한 지역(서울 자치구)의 2025년 데이터를 최소 2개 소스에서 받아, Claude Code(또는 Codex)로 정리합니다. 설치가 막힌 분은 위 Colab 노트북으로 같은 흐름을 진행합니다.
위 "오늘 받을 파일" 표의 1~3번은 가입 없이 바로, 4번 데이터랩은 로그인 후 받습니다. 15분 안에 안 받아지면 백업 데이터로 바꿔 다음 미션으로 넘어갑니다.
Step 1~3대로 폴더를 만들고 위 프롬프트로 2-collect 스킬을 실행합니다. collection_report.md가 생기면 성공입니다.
collection_report.md를 보고 아래 양식을 채웁니다. 4주차 결합 때 "지역 코드" 칸이 열쇠가 됩니다. AI에게 "collection_report.md로 이 표 채워줘"라고 해도 됩니다.
| 소스명 | URL | 기간 | 지역 단위(코드 컬럼) | 주요 컬럼 |
|---|---|---|---|---|
| 추정매출-상권 (예시) | data.seoul.go.kr OA-15572 | 2025 1~4분기 | 상권 (상권_코드) | 서비스_업종_코드_명, 당월_매출_금액 |
빨리 끝났다면 (선택 과제)
① 골목상권 대시보드에서 내 자치구 상권을 훑고, 매출 상위 상권 3곳을 메모합니다. ② 행정동 단위 생활인구 한 달치를 추가로 받아 "자치구 안에서 어느 동에 사람이 몰리나"를 스킬에게 물어봅니다.