코로나19 여행 트렌드 변화 분석

코로나19 산업별 변화 분석 시리즈 - 02 여행 트렌드

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  1. 여행 관련 데이터 잘보았습니다 : ) 감사합니다.

    사소한 궁금한 점이 있어 댓글남깁니다.

    *** 세부 데이터 86p, SNS 정보량 현황에서 인터파크투어의 비율은 37.4%로 블로그가 가장 높은걸로 보이는데,

    커뮤니티를 조명해서 분석하셨는데, 이유가 있나 싶습니다~

    여행업계 전반적으로 볼수 있어서 정말 좋았습니다.

    1. 안녕하세요, 준식님.
      엠포스 빅데이터팀의 박경하입니다.

      우선 저희 사이트에 관심을 가져주셔서 감사드립니다. ^^ 힘이 나네요.

      SNS데이터를 분석하는 과정에서 상대적으로 정보량 비중이 높지 않음에도
      ‘커뮤니티’를 주요 분석 채널로 선정한 이유에 대해서 질문 주셨는데요.

      간단하게 말씀드리면 다음과 같습니다.

      1. 여행 산업의 경우 전체 수치로는 블로그 채널 비중이 높으나
      블로그에 게시되는 내용 중에는 업체/업자의 바이럴 정보 비중 또한 높았습니다.
      본 분석은 가급적 소비자의 자발적인 언급 내용이 많은 정보로 분석하고자 하였기에
      블로그 채널보다는 커뮤니티 채널을 효율성, 효과성 측면에서 선택했습니다.

      2. 사람들이 생각하고 있는 의견 게시 내용 외에
      궁금해하는 사항, 고민하고 있는 내용에 대한 분석이 필요하다고 생각했습니다.
      블로그 채널에서의 게시물은 일방적인 정보 전달형인데 비해
      커뮤니티 채널의 경우 질의응답 내용도 많았거든요. 채널 특성 상..
      때문에 여러 채널 중 커뮤니티 분석으로 진행하게 되었습니다.

      답변이 어느 정도 되셨나요? ^^
      앞서의 정성적인 이유 외에 기술적 분석 과정에서의 선택 기준도 있으나
      댓글 특성 상, 의도 측면에서만 말씀드리는 점 참고 부탁 드립니다.

      감사합니다.

  2. 여행 관련 분석 잘보았습니다.

    데이터 분석 연습을 하기위해 row data를 (.csv) 다운 받을 수 있는곳 정보를 알 수 있을까요?

    1. 안녕하세요. 엠포스 빅데이터팀입니다.

      여행관련 분석 잘 보셨다니, 감사드립니다~^^

      데이터분석 연습을 하기 위한 데이터는 목적에 따라 데이터의 출처가 다양하게 있을테지만,
      기본적으로 csv형태로 바로 받을 수 있는 곳은 네이버 검색트렌드, 쇼핑인사이트 등이 있으며
      공공기관에서 제공하는 사회,인구통계학적 데이터를 로우단위로 MDIS에서 다운 받으실 수 있습니다.

      SNS인 텍스트 형식 데이터의 경우 유료버전을 통해 .csv를 받을 수는 있으나 유료인 관계로;;
      직접 크롤링을 통해 텍스트를 가져와 텍스트마이닝도 해보실 수 있습니다.

      혹시 데이터분석뿐 아니라, 모델링, 머신러닝까지도 연습이 필요하시다면, Kaggle과 Dacon에서 주어진 로우 데이터를 무료로 다운 받으실 수 있습니다.

      도움이 되셨길 바랍니다^^.

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