|
의 서비스 |
||
|
{{{#!wiki style="margin:0 -10px -5px; min-height:calc(1.5em + 5px); word-break: keep-all" {{{#!folding [ 펼치기 · 접기 ] {{{#!wiki style="margin:-5px -1px -11px" |
뉴스 | |
| 금융 · 자산 | ||
| 엔터테인먼트 · 문화 | ||
| 쇼핑 | ||
| 멤버십 / 인증 | ||
| 내 도구 | ||
| 커뮤니티 · 콘텐츠 | ||
| 지도 · 여행 | ||
| 사전 · 지식 | ||
| 파트너 서비스 | ||
| 어바웃 네이버 | ||
| 기타 | ||
| 문서 없는 서비스 · 종료 서비스 | ||
|
네이버 데이터랩 Naver DataLab |
|
|
|
|
| <colbgcolor=#1cc800,#1cc800><colcolor=#fefefe,#010101> 종류 |
빅데이터 분석 서비스 데이터 플랫폼 |
| 국가 |
[[대한민국|]][[틀:국기|]][[틀:국기|]] |
| 운영 | 네이버 |
| 관련 사이트 |
|
[clearfix]
1. 개요
네이버 데이터랩은
네이버가 제공하는
빅데이터 분석 서비스이다.
트렌드 파악에 가장 기본적으로 사용되는 툴이라 할 수 있으며 다양한
트렌드
데이터와 통계 정보를 간단하게 분석 및 시각화 할 수 있다. 온라인 셀러, 브랜드 판매자, 쇼핑몰
MD,
마케팅 등 커머스 영역 뿐만 아니라 많은 영역에서 널리 쓰이고 있다. 네이버가 일반에게 제공하는 데이터 랩 서비스. 2016년 1월 14일 오픈했다. 2007년 1월부터 지금까지 의 검색량을 모아놓은 빅 데이터를 일반에게 제공해 쉽게 비교/분석할 수 있으며, 통계청, 공공데이터 등 13만 건의 자료도 쉽게 찾아볼 수 있다.
# 이용자는 이를 통해 최장 10년 간 해당 검색어의 트렌드를 쉽게 찾아볼 수 있는데, 예를 들자면
나무위키와
리그베다 위키, 그리고
위키백과의 최근 3년간
네이버 통합검색 빈도를 분석해 국내 위키위키의 트렌드를 알아 볼 수도 있다.
2. 역사
2016년 1월 14일 오픈했다. 네이버 데이터랩은 창업을 계획하거나, 이미 창업한 소상공인의 비즈니스에 도움을 주기 위해 만들어진 서비스다. 데이터를 통해 다양한 시사점을 사용자 스스로가 찾아볼 수 있게 하자는 의미로 데이터랩이라 이름을 지었다고 한다.[1]3. 기능
3.1. 쇼핑 인사이트
쇼핑 인사이트는 온라인 판매를 하는 소상공인을 위한 기능이라 소개되어 있지만, 브랜드사를 포함한 이커머스 분야에서 널리 쓰이고 있다.1. 분야 통계
네이버쇼핑는 1카테고리 > 2카테고리 > 3카테고리 > 4카테고리로 상품 분류가 구분되어 있다. 카테고리 중심의 세부 통계정보를 통해 소상공인의 재고관리, 마케팅 등에 도움을 주기 위해 제공되는 기능이다.
- 쇼핑 카테고리를 지정하면, 지정한 카테고리별 상품들이 얼마나 많이 클릭되었는지 그 추이를 확인할 수 있다.
- 내가 사업하고 있는 카테고리의 상품 클릭 추이를 통해 재고 관리에 참조할 수 있다.
- 네이버쇼핑 서비스를 통해 내가 집중하는 카테고리의 연령별·성별·기기별 클릭 비중을 알 수 있다.
2. 분야별 인기 검색어
이동 중에도 내가 사업하고 있는 카테고리의 일 단위 인기 검색어가 무엇인지 파악할 수 있도록 분야별 인기 검색어 목록을 제공하는 기능이다.
3. 검색어 통계
내가 사업하고 있는 주력 상품들과 관련된 검색어들 추이와 검색어별 통계를 통해 마케팅 타겟을 설정하는 데 도움을 주는 기능이다.
3.2. 검색어 트렌드
모바일 및 PC에서 네이버 통합검색 및 네이버쇼핑 서비스 검색을 통해 검색된 검색어와 검색 횟수를 일간/주간/월간 단위로 추이를 확인할 수 있는 기능이다.1. 분석하고 싶은 주제군을 설명할 수 있는 주제어를 정하고 입력한다. 최대 5가지의 주제어 설정이 가능하다.
2. 주제군에 해당하는 검색어를 입력한다. 검색어들 사이에 ,( 콤마) 단위로 구분하여 입력한다. 띄어쓰기는 무시하고 입력하며, 검색어는 주제어별 최대 20개까지 입력 가능하다.
3. 네이버 검색 데이터 조회 버튼을 클릭한다. 데이터는 2016년 1월 이후부터 조회할 수 있다.
3.3. 지역별 관심도
네이버 통합검색에서 검색어를 입력한 후 노출되는 검색 결과 중 지도 영역 정보를 클릭한 데이터를 수집해서 특정 지역 및 업종별로 클릭량 추이를 확인할 수 있는 기능이다.검색 데이터는 검색어와 검색 후 클릭한 데이터로 이루어진다. 검색 후 클릭한 정보는 사용자 의도가 강하다고 보기 때문에 이 정리된 정보를 지역별 관심도라고 표현하고 있다.
1. 지역별 관심도 아래, 맞춤형 트렌드 분석 도구에서 지역별 관심도를 선택 후 STEP1 업종 선택을 클릭한다.
2. 업종 대분류는 음식점, 중분류는 한식, 소분류는 닭갈비를 선택하고, STEP2의 지역 선택은 강원도>춘천시>전체를 지정 후 조회하기를 클릭하면, 닭갈비 관련해서 사용자들이 가장 많은 관심을 보이는 지역을 알 수 있다.
3.4. 카드 사용통계
통합 검색에서 클릭을 통해 발생한 데이터는 일종의 선행지표라고 볼 수 있다. 사용자가 클릭으로 특정 지역에 관심을 가지면, 그 지역으로 이동할 가능성이 높을 것이다. 그 지역으로 이동했다면 소비가 일어날 것이고 그런 행태들이 카드 사용으로 이루어질 것이라 가정하여 외부 데이터와 융합한 정보를 제공하는 기능이다.카드 사용통계는 클릭 이후 일정 기간이 지난 뒤 특정 지역에서 발생하는 지표이기 때문에 사후 지표로 볼 수 있다. 이런 선행/사후 지표를 보이는 데이터를 융합해 보면, 기간 차이를 두고 여러 시사점을 찾아낼 수 있다.
3.5. 뉴스 댓글 통계
댓글 통계는 네이버 뉴스 서비스에서 발생하는 댓글 작성과 삭제 활동을 일간 단위로, 다양한 기준에 의해 제공된다. 댓글 통계 서비스에서 제공하는 댓글 삭제 수는 선택한 날짜에 작성된 댓글을 기준으로 한다.1. 댓글 수
선택한 날짜에 작성된 전체 댓글 중 작성자가 직접 삭제한 댓글, 불법·스팸 사유로 운영자가 조치한 댓글, 삭제되지 않은 댓글의 수와 비율을 제공하며 답글 수는 포함하지 않는다.
2. 작성자 수
선택한 날짜에 댓글 작성에 참여한 이용자 수를 전체 또는 섹션 단위로 제공한다. 답글만 작성한 이용자는 포함하지 않으며, 댓글 수와 비교하여 확인할 수 있다.
3. 섹션별 분포
선택한 날짜에 작성된 댓글의 섹션별 비중과 개수를 확인할 수 있으며, 삭제된 댓글도 섹션 별로 볼 수 있다.
4. 시간대별 분포
댓글 작성 수와 삭제 수의 시간대별 추이를 제공하며, 전체 또는 섹션 단위로 확인할 수 있다.
5. 성별, 연령별 분포
댓글 수와 댓글 작성자 수를 기준으로 성별, 연령대별 분포를 제공한다.
6. 기기별 분포
댓글이 작성 및 삭제된 기기별 비율과 수치를 제공한다. 댓글 삭제 수의 경우, 규정 미준수에 의한 삭제는 제외하고 제공한다.
7. 국가별 분포
댓글이 작성된 국가의 분포를 제공한다. 해외 지역은 댓글이 작성된 모든 상세 지역 정보를 확인할 수 있다. 국가 지역의 구분은 각 국가에 할당된 IP 주소에 기반한다. 단, 인터넷 서비스 사업자로부터 정상적으로 할당받은 IP 주소를 사용하지 않았을 경우 실제와 다른 정보가 포함될 수 있다.