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# System prepended metadata

title: Issue

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# Issue

![](https://i.imgur.com/TkYeJIw.png)

### 1. 데이터 개요

>제목: 데이터 개요
설명: 정적 데이터 출력

| 구분 | 설명 |
| - | - |
| 요약  | 신용카드 결제 데이터를 기반으로 업종별, 기업별, 브랜드별 추정 매출액을 제공합니다. |
| 전체 | 데이터 가공 방법: 카드사는 월별로 전체 신용카드 시장 및 백화점과 할인점 등 주요 유통 채널별 자사 카드 점유율을 추정합니다. 이를 기반으로 월 결제 데이터에 대한 시장치 보정 작업을 진행하며, 전월 카드사의 시장 점유율을 기준으로 작업이 이루어집니다. 예로 9월 [백화점 A]에서의 [브랜드 A]에 대한 총 결제 금액이 1,000원이고, 8월 해당 백화점에서의 카드사 시장 점유율이 20%였다면, 9월 [브랜드 A]에 대한 총 결제 금액은 5,000원으로 데이터가 표기됩니다. |

<br/>

**Front & Design**
- 요약 설명: 기본 노출
- 전체 설명: 노출 / 비노출 할 수 있어야 함

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### 2. 데이터 명세

>제목: 데이터 명세
설명: 정적 데이터 출력

|라벨|내용|
|-|-|
|업데이트 주기|1주일 단위 (7일)|
|제공 과거 시계열| 2021년 1월부터|
|업데이트 날짜|매주 금요일...|

<br/>

**Front & Design**
- 제목 및 내용 출력
    

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### 3. 주요기업 커버리지

>제목: 주요기업 커버리지
설명: 기업 목록 제공

**데이터 상세**

|DB| 테이블| 컬럼 | 타입 | 설명 |
|-|-| - | - | - |
|bigfinance|card_transaction_A| company_id | int | 내부 기업 아이디 |
|bigfinance|card_transaction_A| company_name_ko | varchar | 기업 이름 |
|bigfinance|card_transaction_A| display_order | int | 노출 순서 |

**데이터 관리**
- 기업 리스트 및 노출 순서는 엑셀로 관리
- BigFinance 어드민에서 업로드 됨

**데이터 업데이트**
- 계속 늘어날 예정 (현재 약 90개)

**데이터 특이사항**
- 취급하는 기업은 비상장 및 해외 상장 기업도 포함하고 있어 기존 국내 상장사와는 리스트가 다름

<br/>

**Front & Design**
- 기업 목록
    - 텍스티 길이 / 기업 개수 고려
    - 기업 [클릭]: 페이지 이동 > 해당 기업별 결제 트랜드
    
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### 4. 신용카드 결제 금액 추이 및 통계청 소매판매액 추이 비교

>제목: 신용카드 결제 금액 추이 및 통계청 소매판매액 추이 비교
설명: 데이터 비교 차트 제공

**데이터 비교**
|종류|데이터 수집 단위|비교 단위|특이사항|
|-|-|-|-|
|신용카드 결제 금액 추이|일(day)|월(month)|월별 금액 합산 필요|
|통계청 소매판매액 추이|월(month)|월(month)|-|

**데이터 상세**
1. 신용카드 결제 금액

|DB| 테이블| 컬럼 | 타입 | 설명 |
|-|-| - | - | - |
|bigfinance|card_transaction_B| transaction_date | int | 결제 날짜 |
|bigfinance|card_transaction_B| transaction_value | bigint | 결제 금액 |

- 월별로 합산하여 시계열 데이터를 제공 합니다.
- 합산되는 월의 대상은 온전한 한 달 간의 데이터가 있는 마지막 달까지 입니다.

<br/>

2. 통계청 소매판매액

|DB| 테이블| 컬럼 | 타입 | 설명 |
|-|-| - | - | - |
|bigfinance|industry_data| industry_code | int | 코드 |
|bigfinance|industry_data| industry_sub_code | int | 서브 코드 |
|bigfinance|industry_data| industry_data_code | int | 데이터 코드 |
|bigfinance|industry_data| industry_data_date | date | 기준 날짜 |
|bigfinance|industry_data| industry_data_value | decimal | 결제 금액 |

- Industry의 "유통·소비재·렌탈" > "소매판매: 소매 업태별(백화점, 마트 등) 판매액 (월)" > "소매판매 계" 월별 시계열 데이터를 제공합니다. 
`(industry_code = 2, industry_sub_code = 2, industry_data_code = 1)`

**데이터 특이사항** 
- Industry 데이터는 월의 마지막 일이어서, 해당 월의 1일 부터 데이터의 날짜까지 값을 생성해줘야 함.
- 두 데이터의 시작/최종 시계열이 다르기 때문에 신용카드 데이터의 날짜를 기준으로 차트를 생성해야 함.

<br/>

**Front & Design**
- 데이터 비교 차트
    - 선 차트
    - 기간(일별, 월별), 단위(원) 표현
    - 범위 선택 기능
    - 다운로드 기능 없음

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### 5. 업종별/브랜드별 결제 금액 상위 차트

>제목: 업종별/브랜드별 결제 금액 상위 차트
설명: 금액/건수 상위 20개 업종/브랜드 테이블 제공

**데이터 종류**
|종류|데이터 수집 단위|
|-|-|
|업종별 결제 금액 상위|일(day)|
|브랜드별 결제 금액 상위|일(day)|

**데이터 상세**
1. 업종별 결계 금액 상위

|DB| 테이블| 컬럼 | 타입 | 설명 |
|-|-| - | - | - |
|bigfinance|sector_meta_A| segment_l_code | char | 대분류 코드 |
|bigfinance|sector_meta_A| segment_l_name_kor | varchar | 대분류 한글 |
|bigfinance|sector_meta_B| segment_l_code | char | 대분류 코드 |
|bigfinance|sector_meta_B| segment_m_code | char | 중분류 코드 |
|bigfinance|sector_meta_C| transaction_date | date | 결제 날짜 |
|bigfinance|sector_meta_C| segment_l_code | char | 중분류 코드 |

2. 브랜드별 결제 금액 상위

|DB| 테이블| 컬럼 | 타입 | 설명 |
|-|-| - | - | - |
|bigfinance|sector_meta_A| transaction_date | date | 결제 날짜 |
|bigfinance|sector_meta_A| brand_code | char | 브랜드 코드 |
|bigfinance|sector_meta_A| channel_code char| char | 판매채널 |
|bigfinance|sector_meta_A| transaction_count | int | 결제 건수 |
|bigfinance|sector_meta_A| transaction_value | bigint | 결제 금액 |

**데이터 업데이트**
- 매주 월요일에 직전 주(월~일)의 데이터가 업데이트
(가장 최근 월의 데이터는 한 달 간의 데이터를 모두 포함하고 있지 않습니다.)

**데이터 관리**
- 브랜드는 내부적으로 관리되는 고유 코드(브랜드코드)를 갖고 있으며, 판매채널(가맹점/백화점/온라인) 별로 데이터를 저장

**데이터 출력**
- 신한카드 업종별 결제 데이터가 업종 대분류+중분류 별로 합산
- 내림차순
- 총 20개

**데이터 특이사항**
- 결제 데이터 시계열 중간이 비는 일은 없다는 가정 하에 최종 월을 가져와도 됨
- 결제 금액 / 결제 건수 데이터는 항상 시계열이 같음
- 데이터 응답값 날짜 기준은 월 마지막 날짜의 데이터가 있는 달의 업종/브랜드별 결제 금액/건수 합산
> 예) 
> 최종 데이터 날짜 : 2021-07-30 -> 차트 : 2021년 6월 업종/브랜드별 결제 금액/건수 합산
최종 데이터 날짜 : 2021-07-31 -> 차트 : 2021년 7월 업종/브랜드별 결제 금액/건수 합산
최종 데이터 날짜 : 2021-08-01 -> 차트 : 2021년 7월 업종/브랜드별 결제 금액/건수 합산

<br/>

**Front & Design**
- 상위 20개 데이터 테이블 출력
    - 테이블 컬럼별 텍스티 길이 고려 (브랜드명)
- 결제 금액, 결제 건수 선택 옵션 제공
- 결제 금액 비교 가능한 시각적 표현 (Gauge)
- 순위 변동 

**추후 구현**
- 상위 20개 데이터 테이블
    - 목록 [클릭] : 차트 출력