분석 대상 행정동
425개
서울시 25개 자치구 전역 (2025년 기준)
공식형 모델 설명력 (R²)
60.5%
인구·인프라로 설명되는 소비 기준선
최대 초과 달성 상권
용산2가동
기대치 대비 +8,376% (해방촌·경리단 핫플)
최대 소비 잠재력 상권
반포본동
기대치 대비 -89.6% (풍부한 배후수요 대비 상권결핍)
🎯 4분면 상권 기회 진단 매트릭스
점 위에 마우스를 올리면 상세 정보를 확인합니다.
💡 4대 상권 유형 진단 가이드
① 초과 달성 핫스팟 (37개 동)
대형 집객시설과 풍부한 유동인구로 외부 소비를 대규모로 흡수하는 핵심 상권 (예: 소공동, 문래동, 구로3동, 역삼2동)
② 숨은 소비 잠재력 상권 🌟 (85개 동)
상주·직장 인구와 인프라는 탄탄하나, 자체 상업시설 부족으로 소비가 외부로 유출되는 신규 출점 및 상권 개발 기회 1순위 지역 (예: 반포본동, 개포1동, 공덕동, 충현동)
③ 골목 로컬 핫플레이스 (41개 동)
인프라 규모는 작지만 개성 있는 F&B와 문화 콘텐츠로 인구 대비 높은 소비 효율을 내는 특색 상권 (예: 용산2가동)
④ 균형 상권 (203개 동) & 소비 위축지 (59개 동)
인구와 인프라 규모에 비례하여 안정적으로 소비가 발생하는 일반 주거 및 근린 상권
📋 서울시 425개 행정동 소비 갭 랭킹 테이블
| 순위 | 행정동명 | 자치구 | 실제 소비액 (분기) | 기대 소비액 (공식) | 소비 격차 (Gap %) | 상권 유형 | 상세 진단 |
|---|
🛍️ 5대 세부 업종별 소비 갭 분석
선택한 업종에 대해 인구·인프라 기준 대비 실제 소비가 초과 달성되었거나, 반대로 결핍되어 잠재력이 큰 동네를 확인합니다.
🔥 해당 업종 소비 핫스팟 Top 10
| 행정동 | 자치구 | 실제 소비액 | 기대치 대비 격차 |
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💡 해당 업종 숨은 잠재력 (공급 결핍) Top 10
| 행정동 | 자치구 | 실제 소비액 | 소비 결핍 격차 |
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🔍 행정동 1:1 정밀 진단실
반포본동
서초구
실제 소비액 vs 공식 기대치
-89.6%
실제 분기 소비액
0 원
공식 기반 기대 소비액
0 원
소비 격차 (Residual)
0 원
배후 상주인구
0 명
배후 직장인구
0 명
일일 보행 유동인구
0 명
집객시설 및 지하철역
0개 / 0개역
🩺 AI 상권 분석 진단 처방
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📊 서울시 평균 대비 인구·인프라 레이더 차트
🖼️ 분석 시각화 고해상도 차트 갤러리 (10종)
이미지를 클릭하면 원본 크기로 확대됩니다.
📐 공식형 머신러닝 모델의 수식 및 경제학적 해석 가이드
1. 왜 "공식형 모델(Log-Log Ridge)"을 선택했는가?
서울시 425개 동네의 소비액은 소공동(약 2.4조원)부터 외곽 주거지(수천만원)까지 10만 배 이상의 극심한 격차가 존재합니다. 이러한 데이터에 일반 선형회귀를 적용하면 초대형 상권 몇 개에 모델이 끌려가는 심각한 왜곡이 발생합니다. 따라서 경제학에서 표준적으로 사용하는 로그-로그(Log-Log) 탄력성 모형을 채택했습니다.
2. 실제 도출된 기대 소비액 산출 공식
log(기대 소비액) = 12.1371
+ 0.7096 × log(1 + 집객시설 수)
+ 0.4322 × log(1 + 은행 수)
+ 0.3179 × log(1 + 총 유동인구 수)
- 0.1918 × log(1 + 총 상주인구 수)
+ 0.1551 × log(1 + 병원·약국 수)
+ 0.1421 × log(1 + 총 직장 인구 수)
- 0.1045 × log(1 + 버스정류장 수)
+ 0.0794 × log(1 + 아파트 평균시가)
+ 0.0502 × log(1 + 영역 면적)
+ 0.0228 × log(1 + 지하철역 수)
+ 0.7096 × log(1 + 집객시설 수)
+ 0.4322 × log(1 + 은행 수)
+ 0.3179 × log(1 + 총 유동인구 수)
- 0.1918 × log(1 + 총 상주인구 수)
+ 0.1551 × log(1 + 병원·약국 수)
+ 0.1421 × log(1 + 총 직장 인구 수)
- 0.1045 × log(1 + 버스정류장 수)
+ 0.0794 × log(1 + 아파트 평균시가)
+ 0.0502 × log(1 + 영역 면적)
+ 0.0228 × log(1 + 지하철역 수)
3. 계수(탄력성, Elasticity)의 쉬운 해석법
- 집객시설 (+0.710): 집객시설이 10% 늘어나면, 동네 상권 소비액은 약 7.1% 증가합니다. 서울시 상권 소비를 견인하는 가장 강력한 1순위 인프라입니다.
- 은행 (+0.432): 상업 및 금융 인프라 밀집도가 높을수록 소비 활력이 약 4.3% 증가합니다.
- 유동인구 (+0.318): 길거리 보행량이 많은 곳일수록 자연스러운 방문 소비가 발생합니다.
- 상주인구 (-0.192): 흥미롭게도 상주인구의 계수는 음수(-)입니다. 이는 아파트나 주택만 밀집한 전형적인 베드타운일수록 동네 내부 소비가 낮고, 주민들이 강남·종로·홍대 등 외부 상권으로 나가서 돈을 쓴다는 강력한 실증 증거입니다!
4. 잔차(Residual)와 갭(Gap %) 해석 기준
잔차(Residual) = 실제 소비액 - 기대 소비액
- Gap > +50% 초과 달성 핫스팟: 인구·인프라 대비 외부 유입 소비가 압도적인 핫플레이스
- -30% ~ +30% 균형 상권: 인구와 시설 규모에 걸맞은 적정 소비 발생
- Gap < -30% 소비 잠재력 상권: 사람은 많은데 상권이 미발달하여 소비가 새는 기회 지역 (F&B 매장, 카페, 문화시설 유치 강력 추천)