서울시는 빅데이터 프로젝트의 목적으로 중소형 사업 중심의 골목상권 데이터와 분석결과를 공개하고 있다. 서울시의 데이터는 다양하고 풍부하지만, 대부분이 통계수치의 제시로 구성되어 있다. 또한, 서울시에서 제공하고 있는 ‘신규창업위험도’ 지표는 개·폐업률 중심의 지표로써 업종 및 상권별 특징을 설명하지 못하고 있다. 이러한 점에 착안하여, 본 연구자는 서울시의 풍부한 데이터를 활용하여 업종별로 성격이 비슷한 지역구로 구성된 상권을 정의하고 대표적인 특징을 파악하고자 한다. 따라서 연구의 대상은 서울시에서 제공하는 2015년부터 2016년까지의 공개데이터로써 서울시에서 지정한 1008개의 골목상권과 상권배후지이다. 주제영역은 아파트, 집객시설, 소득소비, 업종별매출, 인구(상주, 유동, 직장인 등), 점포 개·폐업률 등이다. 연구절차는 1. 서울시 공공데이터를 수집 2. MySQL로 통합데이터베이스를 구축 3. MsExcel을 이용하여 기술분석 수행 4. R 프로그래밍 언어를 활용하여 상관분석과 회귀분석 수행 5. Tableau 툴을 통한 시각화이다.

분석결과 월매출액과 상관성이 있는 변수는 아파트평수, 인구(상주, 유동, 직장인 등), 요일별 매출과 연령별 매출, 지출비용 등 이다. 업종으로 구분된 각 구별 상관계수를 가지고 군집분석을 통해 서울시 25개 구를 5개 군집으로 나타냈다. 군집은 주로 인접한 지역구가 함께 구성되었다. 분석결과 강남일대 군집의 매출은 고가보다는 저가 아파트 단지 수나 비아파트 세대 수와 상관관계가 높았다. 반면에 도봉구 중심의 군집은 연령별 매출 상관계수의 편차가 다른 군집에 비해 작고 특징이 골고루 나타나는 특징을 볼 수 있었다. 이를 통해 업종에 따라 다르게 형성되는 서울시 구 단위 군집의 구성요소를 확인하고 각 군집별 특징 및 매출상관요인을 확인할 수 있었다.