지하철 공실 문제 해결을 위한 공유오피스 도입 및 활성화 방안

• 2022 서울시 빅데이터캠퍼스 공모전 - 우수상

배경

문제점

• 코로나19 이후 오프라인 상권 약화에 따른 서울시 지하철 상가의 공실 장기화

  • [데이터 시각화] 코로나19 이후 지하철 승하차인원은 점차 증가 추세이나, 공실률 회복은 지연

    

• [문제 인식] 지하철역을 경유하는 유동인구 증가만으로는 공실 문제해결에 한계

해결방안

• "공간 활용의 출발점"으로 공유오피스 도입

  • 지하철을 단순 경유지가 아닌 목적지로 만드는 공간 활용 가능

제안

목표

• 지하철 역내 공유오피스 입지 선정 → 공유오피스 활성화 아이디어 제안

  • 데이터 분석 기반 지하철 역별 특성을 파악

  • 군집분석 및 세그먼테이션 기반 공유오피스 활성화 아이디어 마련

데이터

• 활용 데이터 : 총 6개

  • (카테고리) 접근성 ・ 직주근접도 ・ 경쟁수준 ・ 공실수준 ・ 가격매력도 ・ 협업가능성 선택

    • 카테고리별 데이터 정의 및 수집

      

  • (전처리) 지하철 역별 행정동 매칭

분석

• 카테고리별 데이터 시각화

  

입지 선정

• 카테고리별 점수 정규화(Min-Max scaling) 및 총합 : 10개역 선정

  

활성화 아이디어

• 10개역 데이터 : 주성분분석 → 세그먼테이션 → 의미 도출 및 아이디어 마련

  

기대효과

• 일차적인 공실 해소뿐만 아닌 지하철 역사내 활동인구 증가에 따른 상권 활성화

한계 및 개선점

• 정성적 데이터 ・ 현장 의견 - 반영 필요

• 기존 행정동 범위를 세분화 : 특정 블록 또는 m 단위 분석 필요

  • 상권활성화 가능 범위 계산

• 구체적 기대효과 지표 제시 필요

  • (예시) 공유오피스 개점 전후 유동인구 비교 분석

활용 툴

• (데이터 처리) Python, Pandas, Numpy

• (데이터 수집) SQL, Request, Selenium

• (데이터 시각화) Seaborn, Folium