※ 본 데이터는 매 월 단위로 작성 및 배포됩니다. ■ 데이터 개요 모든 요식업 POS 가맹점을 케이플러스 업종 분류 모형을 이용하여 분류한 후, 식자재 사용량을 추정하였습니다. 본 데이터는 요식업 POS 가맹점 중 한식(국, 탕, 찌개, 찜, 전골, 면류, 고깃집, 일반한식, 전, 해산물 등) 업종에 해당하는 매장의 식자재 사용량을 정리한 데이터입니다. ■ 데이터 형태 데이터는 각각의 매장 단위로 제공됩니다. 매장이 판매하는 품목에 대해 표준 품목을 분류하고, 사용되는 주요 식자재를 표준화하여 품목의 판매 수를 곱하여 해당 품목의 식자재 사용량을 산출합니다. 사용된 식자재의 단위는 g, ml 등의 표준 단위를 최대한 사용하도록 하였으나 개, 단, 줌 등의 세는 단위를 사용한 경우도 있습니다. ■ 데이터 산출 과정 1. 품목 별 표준 식자재 사용량 작성 2. 요식업 POS 매장 업종 분류 3. 매장 판매 품목 분류 4. 판매 수량을 고려하여 식자재 사용량 산출 ■ 데이터 컬럼 설명 SLE_YM(판매연월) : POS 가맹점이 영업을 실시한 년월 STR_CODE(매장코드) : POS 가맹점 구분을 위한 고유코드 GD_CODE(상품코드) : POS 가맹점 상품코드 STR_NM(매장명) : POS 가맹점 상호 TOID_CODE(업종코드) : 업종명에 대한 분류코드 TOID_NM(업종명) : POS 가맹점에 대한 업종분류(케이플러스 기준) GD_NM(상품명) : POS 기기에서 판매된 상품 이름 RWMT_NM(원재료명) : 사용된 재료 이름 AVRG_QYT(평균수량) : 추정된 원재료 평균 사용량 UNIT_NM(단위명) : 원재료를 세는 단위(개, ml, g 등)

※ 본 데이터는 매 월 단위로 작성 및 배포됩니다. ■ 데이터 개요 모든 요식업 POS 가맹점을 케이플러스 업종 분류 모형을 이용하여 분류한 후, 식자재 사용량을 추정하였습니다. 본 데이터는 요식업 POS 가맹점 중 중식, 일식, 양식, 기타 외국식 업종에 해당하는 매장의 식자재 사용량을 정리한 데이터입니다. ■ 데이터 형태 데이터는 각각의 매장 단위로 제공됩니다. 매장이 판매하는 품목에 대해 표준 품목을 분류하고, 사용되는 주요 식자재를 표준화하여 품목의 판매 수를 곱하여 해당 품목의 식자재 사용량을 산출합니다. 사용된 식자재의 단위는 g, ml 등의 표준 단위를 최대한 사용하도록 하였으나 개, 단, 줌 등의 세는 단위를 사용한 경우도 있습니다. ■ 데이터 산출 과정 1. 품목 별 표준 식자재 사용량 작성 2. 요식업 POS 매장 업종 분류 3. 매장 판매 품목 분류 4. 판매 수량을 고려하여 식자재 사용량 산출 ■ 데이터 컬럼 설명 SLE_YM(판매연월) : POS 가맹점이 영업을 실시한 년월 STR_CODE(매장코드) : POS 가맹점 구분을 위한 고유코드 GD_CODE(상품코드) : POS 가맹점 상품코드 STR_NM(매장명) : POS 가맹점 상호 TOID_CODE(업종코드) : 업종명에 대한 분류코드 TOID_NM(업종명) : POS 가맹점에 대한 업종분류(케이플러스 기준) GD_NM(상품명) : POS 기기에서 판매된 상품 이름 RWMT_NM(원재료명) : 사용된 재료 이름 AVRG_QYT(평균수량) : 추정된 원재료 평균 사용량 UNIT_NM(단위명) : 원재료를 세는 단위(개, ml, g 등)

※ 본 데이터는 매 월 단위로 작성 및 배포됩니다. ■ 데이터 개요 모든 요식업 POS 가맹점에서 판매되는 품목에 대해 케이플러스 메뉴 분류 모형을 이용하여 분류한 데이터입니다. 메뉴 분류 시 POS 가맹점에 대한 정보와 품목 정보를 같이 고려하여 분류하는 인공신경망 모형을 사용합니다. (예를 들어, 가맹점 상호가 **떡볶이인 경우 ‘라면’ 품목은 ‘라면’으로 분류하고, **라멘 인 경우 ‘라면’ 품목을 ‘라멘’으로 판단합니다.) ■ 데이터 형태 매장 코드 및 매장명, 품목 코드 및 품목명(가맹점에서 정한 항목), 메뉴 코드 및 메뉴 명(표준화된 항목), 메뉴에 대한 총 매출액 및 판매 수량 등이 제공됩니다. ■ 데이터 산출 과정 1. 품목 분류를 위한 인공신경망 모형 개발 및 유지보수 2. 요식업 POS 매장 품목 분류 ■ 데이터 컬럼 설명 SLE_YM(판매연월) : POS 가맹점이 영업을 실시한 년월 STR_CODE(매장코드) : POS 가맹점 구분을 위한 고유코드 GD_CODE(상품코드) : POS 가맹점 상품코드 STR_NM(매장명) : POS 가맹점 상호 GD_NM(상품명) : POS 기기에서 판매된 상품 이름 MENU_CODE(메뉴코드) : 메뉴명에 대한 분류코드 MENU_NM(메뉴명) : POS 기기에서 판매된 상품 이름 TTAL_SELG_AMNT(총합매출금액) : 년월에 대한 총 매출액 SLE_QYT(판매수량) : 년월에 대한 총 판매수

※ 본 데이터는 매 월 단위로 작성 및 배포됩니다. ■ 데이터 개요 모든 요식업 POS 가맹점을 케이플러스 업종 분류 모형을 이용하여 분류한 후, 식자재 사용량을 추정하였습니다. 본 데이터는 요식업 POS 가맹점 중 카페, 제과점 업종에 해당하는 매장의 식자재 사용량을 정리한 데이터입니다. ■ 데이터 형태 데이터는 각각의 매장 단위로 제공됩니다. 매장이 판매하는 품목에 대해 표준 품목을 분류하고, 사용되는 주요 식자재를 표준화하여 품목의 판매 수를 곱하여 해당 품목의 식자재 사용량을 산출합니다. 사용된 식자재의 단위는 g, ml 등의 표준 단위를 최대한 사용하도록 하였으나 개, 단, 줌 등의 세는 단위를 사용한 경우도 있습니다. ■ 데이터 산출 과정 1. 품목 별 표준 식자재 사용량 작성 2. 요식업 POS 매장 업종 분류 3. 매장 판매 품목 분류 4. 판매 수량을 고려하여 식자재 사용량 산출 ■ 데이터 컬럼 설명 SLE_YM(판매연월) : POS 가맹점이 영업을 실시한 년월 STR_CODE(매장코드) : POS 가맹점 구분을 위한 고유코드 GD_CODE(상품코드) : POS 가맹점 상품코드 STR_NM(매장명) : POS 가맹점 상호 TOID_CODE(업종코드) : 업종명에 대한 분류코드 TOID_NM(업종명) : POS 가맹점에 대한 업종분류(케이플러스 기준) GD_NM(상품명) : POS 기기에서 판매된 상품 이름 RWMT_NM(원재료명) : 사용된 재료 이름 AVRG_QYT(평균수량) : 추정된 원재료 평균 사용량 UNIT_NM(단위명) : 원재료를 세는 단위(개, ml, g 등)

※ 본 데이터는 매 월 단위로 작성 및 배포됩니다. ■ 데이터 개요 모든 요식업 POS 가맹점을 케이플러스 업종 분류 모형을 이용하여 분류한 데이터입니다. 업종 분류 시 POS 가맹점에 대해 가맹점주가 입력 한 정보 및 가맹점에서 판매되고 있는 품목의 정보 및 매출 상태를 고려하여 업종을 분류하는 인공신경망 모형을 사용합니다. (예를 들어, 가맹점 상호가 호프여도 치킨 판매량이 맥주 판매량에 비해 매우 많을 경우 치킨 전문점으로 판단합니다.) ■ 데이터 형태 매장 코드 및 매장명, 업종 코드 및 업종명, 총 매출액과 판매 수량 등이 제공됩니다. ■ 데이터 산출 과정 1. 업종 분류를 위한 인공신경망 모형 개발 및 유지보수 2. 요식업 POS 매장 업종 분류 ■ 데이터 컬럼 설명 SLE_YM(판매연월) : POS 가맹점이 영업을 실시한 년월 STR_CODE(매장코드) : POS 가맹점 구분을 위한 고유코드 STR_NM(매장명) : POS 가맹점 상호 TOID_CODE(업종코드) : 업종명에 대한 분류코드 TOID_NM(업종명) : POS 가맹점에 대한 업종분류(케이플러스 기준) TTAL_SELG_AMNT(총합매출금액) : 년월에 대한 총 매출액 SLE_QYT(판매수량) : 년월에 대한 총 판매수

※ 본 데이터는 매 월 단위로 작성 및 배포됩니다. ■ 데이터 개요 모든 요식업 POS 가맹점을 케이플러스 업종 분류 모형을 이용하여 분류한 후, 식자재 사용량을 추정하였습니다. 본 데이터는 요식업 POS 가맹점 중 맥주, 치킨 업종에 해당하는 매장의 식자재 사용량을 정리한 데이터입니다. ■ 데이터 형태 데이터는 각각의 매장 단위로 제공됩니다. 매장이 판매하는 품목에 대해 표준 품목을 분류하고, 사용되는 주요 식자재를 표준화하여 품목의 판매 수를 곱하여 해당 품목의 식자재 사용량을 산출합니다. 사용된 식자재의 단위는 g, ml 등의 표준 단위를 최대한 사용하도록 하였으나 개, 단, 줌 등의 세는 단위를 사용한 경우도 있습니다. ■ 데이터 산출 과정 1. 품목 별 표준 식자재 사용량 작성 2. 요식업 POS 매장 업종 분류 3. 매장 판매 품목 분류 4. 판매 수량을 고려하여 식자재 사용량 산출 ■ 데이터 컬럼 설명 SLE_YM(판매연월) : POS 가맹점이 영업을 실시한 년월 STR_CODE(매장코드) : POS 가맹점 구분을 위한 고유코드 GD_CODE(상품코드) : POS 가맹점 상품코드 STR_NM(매장명) : POS 가맹점 상호 TOID_CODE(업종코드) : 업종명에 대한 분류코드 TOID_NM(업종명) : POS 가맹점에 대한 업종분류(케이플러스 기준) GD_NM(상품명) : POS 기기에서 판매된 상품 이름 RWMT_NM(원재료명) : 사용된 재료 이름 AVRG_QYT(평균수량) : 추정된 원재료 평균 사용량 UNIT_NM(단위명) : 원재료를 세는 단위(개, ml, g 등)

※ 본 데이터는 매 월 단위로 작성 및 배포됩니다. ■ 데이터 개요 ※ 음식 블로그 데이터 POS 데이터 중 큰 비중을 차지하고 있는 요식업 POS 가맹점에 대해 이용객의 소비 패턴을 파악하기 위해 맛집 블로그 내용에 대한 수집을 시행하였습니다. ※ 메뉴 트렌드 데이터 음식 블로그 데이터 내에서 표준 품목(메뉴)에 대한 언급 횟수를 수치화한 데이터입니다. 한 게시글 내에서 언급되는 횟수를 모두 고려할 경우 짧은 글에 비해 긴 글에 대한 편향이 존재할 수 있기 때문에 언급 횟수는 한 게시글 당 한 번으로 제한하였습니다. ■ 데이터 형태 ※ 음식 블로그 데이터 블로그에 대한 주소와 게시일, 제목, 본문 내용 등이 제공됩니다. 개인정보 유출에 대한 우려가 존재할 수 있기 때문에 숫자 및 영문 텍스트 데이터는 모두 제거하였습니다. ※ 메뉴 트렌드 데이터 메뉴 트렌드를 보고자 하는 기준년월과 메뉴 코드, 메뉴명, 총 게시글 수, 게시글 당 평균 언급 수 등이 제공됩니다. ■ 데이터 산출 과정 1. 블로그 데이터 수집을 위한 크롤러 작성 2. 맛집 블로그 내용 수집 3. 텍스트 데이터 전처리 및 개인정보 제거 4. 블로그 데이터에 대한 게시글 언급 수 계산 ■ 데이터 컬럼 설명 BASE_YM(기준연월) : POS 가맹점이 영업을 실시한 년월 MENU_CODE(메뉴코드) : 메뉴명에 대한 분류코드 MENU_NM(메뉴명) : POS 기기에서 판매된 상품을 표준화된 메뉴로 분류 NTT_CNT(게시물수) : 기준년월에 수집한 맛집 관련 블로그 게시글 개수 NTT_PER_AVRG_MENTN_CNT(게시물당평균언급수) : 한 게시글에 메뉴가 언급된 평균 수 (NTT_PER_AVRG_MENTN_CNT 항목은 메뉴에 대한 평균 언급 수인데, 한 게시글 당 한 개의 메뉴 갯수를 체크하며 블로그 게시글 하나에 여러 개의 메뉴가 언급될 수 있습니다. 예를 들어 "맛있는 라멘 집에 가서 라멘 먹은 후 스시로 입가심했다" 라는 게시글이 존재한다고 가정했을 때 해당 게시글은 라멘을 1회, 스시를 1회 언급한 것으로 계산합니다.)

※ 본 데이터는 매 월 단위로 작성 및 배포됩니다. ■ 데이터 개요 ※ 음식 블로그 데이터 POS 데이터 중 큰 비중을 차지하고 있는 요식업 POS 가맹점에 대해 이용객의 소비 패턴을 파악하기 위해 맛집 블로그 내용에 대한 수집을 시행하였습니다. ※ 메뉴 트렌드 데이터 음식 블로그 데이터 내에서 표준 품목(메뉴)에 대한 언급 횟수를 수치화한 데이터입니다. 한 게시글 내에서 언급되는 횟수를 모두 고려할 경우 짧은 글에 비해 긴 글에 대한 편향이 존재할 수 있기 때문에 언급 횟수는 한 게시글 당 한 번으로 제한하였습니다. ■ 데이터 형태 ※ 음식 블로그 데이터 블로그에 대한 주소와 게시일, 제목, 본문 내용 등이 제공됩니다. 개인정보 유출에 대한 우려가 존재할 수 있기 때문에 숫자 및 영문 텍스트 데이터는 모두 제거하였습니다. ※ 메뉴 트렌드 데이터 메뉴 트렌드를 보고자 하는 기준년월과 메뉴 코드, 메뉴명, 총 게시글 수, 게시글 당 평균 언급 수 등이 제공됩니다. ■ 데이터 산출 과정 1. 블로그 데이터 수집을 위한 크롤러 작성 2. 맛집 블로그 내용 수집 3. 텍스트 데이터 전처리 및 개인정보 제거 4. 블로그 데이터에 대한 게시글 언급 수 계산 ■ 데이터 컬럼 설명 BASE_YM(기준연월) : POS 가맹점이 영업을 실시한 년월 MENU_CODE(메뉴코드) : 메뉴명에 대한 분류코드 MENU_NM(메뉴명) : POS 기기에서 판매된 상품을 표준화된 메뉴로 분류 NTT_CNT(게시물수) : 기준년월에 수집한 맛집 관련 블로그 게시글 개수 NTT_PER_AVRG_MENTN_CNT(게시물당평균언급수) : 한 게시글에 메뉴가 언급된 평균 수 (NTT_PER_AVRG_MENTN_CNT 항목은 메뉴에 대한 평균 언급 수인데, 한 게시글 당 한 개의 메뉴 갯수를 체크하며 블로그 게시글 하나에 여러 개의 메뉴가 언급될 수 있습니다. 예를 들어 "맛있는 라멘 집에 가서 라멘 먹은 후 스시로 입가심했다" 라는 게시글이 존재한다고 가정했을 때 해당 게시글은 라멘을 1회, 스시를 1회 언급한 것으로 계산합니다.)

※ 본 데이터는 매 월 단위로 작성 및 배포됩니다. ■ 데이터 개요 ※ 음식 블로그 데이터 POS 데이터 중 큰 비중을 차지하고 있는 요식업 POS 가맹점에 대해 이용객의 소비 패턴을 파악하기 위해 맛집 블로그 내용에 대한 수집을 시행하였습니다. ※ 메뉴 트렌드 데이터 음식 블로그 데이터 내에서 표준 품목(메뉴)에 대한 언급 횟수를 수치화한 데이터입니다. 한 게시글 내에서 언급되는 횟수를 모두 고려할 경우 짧은 글에 비해 긴 글에 대한 편향이 존재할 수 있기 때문에 언급 횟수는 한 게시글 당 한 번으로 제한하였습니다. ■ 데이터 형태 ※ 음식 블로그 데이터 블로그에 대한 주소와 게시일, 제목, 본문 내용 등이 제공됩니다. 개인정보 유출에 대한 우려가 존재할 수 있기 때문에 숫자 및 영문 텍스트 데이터는 모두 제거하였습니다. ※ 메뉴 트렌드 데이터 메뉴 트렌드를 보고자 하는 기준년월과 메뉴 코드, 메뉴명, 총 게시글 수, 게시글 당 평균 언급 수 등이 제공됩니다. ■ 데이터 산출 과정 1. 블로그 데이터 수집을 위한 크롤러 작성 2. 맛집 블로그 내용 수집 3. 텍스트 데이터 전처리 및 개인정보 제거 4. 블로그 데이터에 대한 게시글 언급 수 계산 ■ 데이터 컬럼 설명 BASE_YM(기준연월) : POS 가맹점이 영업을 실시한 년월 MENU_CODE(메뉴코드) : 메뉴명에 대한 분류코드 MENU_NM(메뉴명) : POS 기기에서 판매된 상품을 표준화된 메뉴로 분류 NTT_CNT(게시물수) : 기준년월에 수집한 맛집 관련 블로그 게시글 개수 NTT_PER_AVRG_MENTN_CNT(게시물당평균언급수) : 한 게시글에 메뉴가 언급된 평균 수 (NTT_PER_AVRG_MENTN_CNT 항목은 메뉴에 대한 평균 언급 수인데, 한 게시글 당 한 개의 메뉴 갯수를 체크하며 블로그 게시글 하나에 여러 개의 메뉴가 언급될 수 있습니다. 예를 들어 "맛있는 라멘 집에 가서 라멘 먹은 후 스시로 입가심했다" 라는 게시글이 존재한다고 가정했을 때 해당 게시글은 라멘을 1회, 스시를 1회 언급한 것으로 계산합니다.)

※ 본 데이터는 매 월 단위로 작성 및 배포됩니다. ■ 데이터 개요 시군구 또는 행정동 단위의 지역 기준으로 각 표준 품목(메뉴)에 대한 매출액 및 판매 건수를 정리한 데이터입니다. 요식업 POS 가맹점을 대상으로 각 가맹점에서 판매되고 있는 품목을 분류한 후, 가맹점의 주소를 기준으로 지역을 분류하여 합산하였습니다. ■ 데이터 형태 판매가 이루어진 판매년월과, 지역명, 메뉴 코드 및 메뉴명, 매출 금액 및 판매 건수가 제공됩니다. ■ 데이터 산출 과정 1. 요식업 POS 매장 품목 분류 2. 요식업 POS 매장의 주소를 기준으로 지역 별로 그룹화 3. 지역 별 합산을 통해 데이터 산출 ■ 데이터 컬럼 설명 SLE_YM(판매연월) : POS 가맹점이 영업을 실시한 년월 AREA_NM(지역명) : 시/군/구 또는 동 레벨의 주소 MENU_CODE(메뉴코드) : 메뉴명에 대한 분류코드 MENU_NM(메뉴명) : POS 기기에서 판매된 상품 이름 TTAL_SELG_AMNT(총합매출금액) : 년월에 대한 총 매출액 SLE_QYT(판매수량) : 년월에 대한 총 판매수