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Classic/VPC 환경에서 이용 가능합니다.
Cloud Data Box에서는 네이버 검색과 쇼핑 등 사용자 행동 데이터, AI 학습용 이미지와 어노테이션 데이터, 뉴스 기사와 NLP 분석을 위한 개체 데이터 등을 제공합니다.
Cloud Data Box에서 제공하는 데이터에 대해 상세하게 설명합니다.
참고
검색 데이터와 쇼핑 데이터는 모두 로그인한 사용자 데이터를 대상으로 추출했습니다. 샘플 네이버 기본 데이터를 다운로드하려면 sample.xlsx 를 클릭해 주십시오. 샘플 네이버 Pro#1 데이터를 다운로드하려면 sample_pro#1.xlsx 를 클릭해 주십시오. 샘플 네이버 Pro#2 데이터를 다운로드하려면 sample_pro#2.xlsx 를 클릭해 주십시오. 네이버 Pro#2 데이터 명세서를 다운로드하려면 명세서_pro#2.xlsx 를 클릭해 주십시오. ${DATABOX_HOME_DIR} : 하둡 클러스터 NAS의 home directory는 /mnt이며, Ncloud TensorFlow Server의 home directory는 /home/ncp/workspace입니다. 샘플 데이터 하둡 HDFS 데이터 저장소의 home directory는 /user/ncp입니다. 기본 데이터 및 인사이트 옵션 데이터 검색 데이터(search) 1. 검색 클릭 데이터 (search/click) 항목 설명 데이터 소개 네이버 사용자들이 어떤 키워드를 검색하고 어떤 영역을 클릭했는지 보여주는 데이터 데이터 제공 기간 Standard Data: 전년 상반기(1월~6월), 매년 초 업데이트 Insight Data: 2년 전 1월 ~ 해당 연도 전월, 매월 업데이트(21년 8월 기준, 2019년 1월 ~ 2021년 7월) 추출 대상 기간 동안 클릭 이력이 있는 네이버 로그인 사용자 데이터 집계 기준 date(기준일자): 검색/클릭 일자 device(기기): 사용자가 검색에 사용한 기기 정보 (mobile/pc) gender(성별): 사용자의 성별 (f/m) age(연령대): 5세 단위 (-12/13-18/19-24/25-29/30-34/35-39/40-44/45-49/50-54/55-59/60-64/65-69/70-) loc1(지역1): 주소지 기준 광역시/도 loc2(지역2): 주소지 기준 시/군/구 keyword(검색어): 네이버 통합검색 영역에서 사용자가 입력한 키워드(소문자 변환, 공백 제거) area(클릭 영역): 네이버 통합검색 결과에서 사용자가 클릭한 서비스 영역 count(클릭 사용자 수): 기준일, 기기, 성별, 연령대, 지역, 검색어, 클릭 영역별로 집계 샘플 데이터 위치 ${DATABOX_HOME_DIR}/sample/search/click 전체 데이터 위치 20년 상반기 데이터인 경우: ${DATABOX_HOME_DIR}/search20y1h/search/click 디렉터리 구조
참고
검색 클릭 데이터 영역에 대한 상세 설명 및 예시는 검색 클릭 영역 예시 파일을 참조해 주십시오. 이 문서는 사용자의 이해를 돕기 위한 예시이며, 실제 제공되는 기능과 다소 다를 수 있습니다.
2. 검색 클릭 코어커런스 (search/click_cooccurrence) 항목 설명 데이터 소개 네이버 사용자들이 1일 동안 함께 검색/클릭한 정보를 보여주는 데이터 데이터 제공 기간 Standard Data: 전년 상반기(1월~6월), 매년 초 업데이트 Insight Data: 2년 전 1월~해당 연도 전월, 매월 업데이트 추출 대상 기간 동안 클릭 이력이 있는 네이버 로그인 사용자 데이터 집계 기준 week(기준일자): 검색/클릭 일자 device(기기): 사용자가 검색에 사용한 기기 정보 (mobile/pc) gender(성별): 사용자의 성별 (f/m) age(연령대): 5세 단위 (-12/13-18/19-24/25-29/30-34/35-39/40-44/45-49/50-54/55-59/60-64/65-69/70-) loc1(지역1): 주소지 기준 광역시/도 loc2(지역2): 주소지 기준 시/군/구 keyword1(검색어1): 네이버 통합검색 영역에서 사용자가 입력한 키워드(소문자 변환, 공백 제거) area1(클릭영역1): 검색어1의 네이버 통합검색 결과에서 사용자가 클릭한 서비스 영역 keyword2(검색어2): 네이버 통합검색 영역에서 사용자가 입력한 키워드(소문자 변환, 공백 제거) area2(클릭영역2): 검색어2의 네이버 통합검색 결과에서 사용자가 클릭한 서비스 영역 count(함께 클릭한 사용자 수): 기준일자, 기기, 성별, 연령대, 지역, 검색어1, 클릭 영역1, 검색어2, 클릭 영역2별로 집계(검색어1과 2의 순서 고려하지 않음) 샘플 데이터 위치 ${DATABOX_HOME_DIR}/sample/search/click_cooccurrence 전체 데이터 위치 20년 상반기 데이터인 경우: ${DATABOX_HOME_DIR}/search20y1h/search/click_cooccurrence 디렉터리 구조
3. 검색 접속지 (search/click_location) 항목 설명 데이터 소개 네이버 사용자들이 어떤 지역에서 키워드를 검색하고 클릭했는지 보여주는 데이터 데이터 제공 기간 Standard Data: 전년도 상반기(1월~6월), 매년 초 업데이트 Insight Data: 2년 전 1월 ~ 해당년도 전월 (매월 업데이트) 추출 대상 기간 동안 클릭 이력이 있는 네이버 로그인 사용자 데이터 집계 기준 date(기준 일자): 검색/클릭 일자 time(시간대): 3시간 단위 그룹화 (00-02/03-05/06-08/09-11/12-14/15-17/18-20/21-23) device(기기): 사용자가 검색에 사용한 기기 정보 (mobile/pc) gender(성별): 사용자의 성별 (f/m) age(연령대): 5세 단위 (-12/13-18/19-24/25-29/30-34/35-39/40-44/45-49/50-54/55-59/60-64/65-69/70-) loc1(지역1): 접속지(광역시/도). 접속 IP기반으로 측정되는 지역 loc2(지역2): 접속지(시/군/구). 접속 IP기반으로 측정되는 지역 keyword(검색어): 네이버 통합검색 영역에서 사용자가 입력한 키워드(소문자 변환, 공백 제거). 하루 동안 서로 다른 사용자가 검색한 키워드 (검색 후 클릭까지 진행된 경우만 집계) count(클릭 사용자 수): 기준일, 시간대, 기기, 성별, 연령대, 지역, 검색어별로 집계 샘플 데이터 위치 ${DATABOX_DIR}/sample/search/click_location 전체 데이터 위치 20년 상반기 데이터인 경우: ${DATABOX_DIR}/search20y1h/search/click_location 디렉터리 구조
쇼핑 데이터(shopping) 1. 상품 클릭 데이터 (shopping/click) 항목 설명 데이터 소개 네이버 사용자들이 어떤 키워드를 검색하고 어떤 상품 카테고리의 상품을 클릭했는지 보여주는 데이터 데이터 제공 기간 Standard Data: 전년 상반기(1월~6월), 매년 초 업데이트 Insight Data: 2년 전 1월~해당 연도 전월, 매월 업데이트 추출 대상 기간 동안 상품 클릭 이력이 있는 네이버 로그인 사용자 데이터 집계 기준 date(기준일자): 검색/클릭 일자 device(기기): 사용자가 검색에 사용한 기기 정보 (mobile/pc) gender(성별): 사용자의 성별 (f/m) age(연령대): 5세 단위 (-12/13-18/19-24/25-29/30-34/35-39/40-44/45-49/50-54/55-59/60-64/65-69/70-) loc1(지역1): 주소지 기준 광역시/도 loc2(지역2): 주소지 기준 시/군/구 keyword(유입키워드): 사용자가 상품 클릭을 하기 전에 검색한 키워드 cat(상품카테고리): 사용자가 클릭한 상품의 대/중/소/세 카테고리 count(방문자 수): 기준일자, 기기, 성별, 연령대, 지역, 상품 카테고리, 검색어별로 집계 brand(브랜드명):사용자가 클릭한 상품의 추정 브랜드명 item(상품명): 사용자가 클릭한 상품의 추정 상품명 샘플 데이터 위치 ${DATABOX_HOME_DIR}/sample/shopping/click 전체 데이터 위치 20년 상반기 데이터인 경우: ${DATABOX_HOME_DIR}/shopping20y1h/shopping/click 디렉터리 구조
2. 상품 구매 데이터 (shopping/purchase) 항목 설명 데이터 소개 네이버 로그인 사용자들이 어떤 상품을 구매했는지 보여주는 데이터 데이터 제공 기간 Standard Data: 전년 상반기(1월~6월), 매년 초 업데이트 Insight Data: 2년 전 1월~해당 연도 전월, 매월 업데이트 추출 대상 기간 동안 구매 이력이 있는 네이버 사용자 데이터 집계 기준 date(기준일자): 구매 일자 device(기기): 사용자가 구매에 사용한 기기 정보 (mobile/pc) gender(성별): 사용자의 성별 (f/m) age(연령대): 5세 단위 (-12/13-18/19-24/25-29/30-34/35-39/40-44/45-49/50-54/55-59/60-64/65-69/70-) loc1(지역1): 주소지 기준 광역시/도 loc2(지역2): 주소지 기준 시/군/구 cat(상품카테고리): 사용자가 구매한 상품의 대/중/소/세 카테고리 count(구매자 수): 기준일자, 기기, 성별, 연령대, 지역, 검색어, 상품 카테고리별로 집계 brand(브랜드명): 사용자가 구매한 상품의 추정 브랜드명 item(상품명): 사용자가 구매한 상품의 추정 상품명 샘플 데이터 위치 ${DATABOX_HOME_DIR}/sample/shopping/purchase 전체 데이터 위치 20년 상반기 데이터인 경우: ${DATABOX_HOME_DIR}/shopping20y1h/shopping/purchase 디렉터리 구조
3. 상품 클릭 코어커런스 (shopping/click_cooccurrence) 항목 설명 데이터 소개 네이버 사용자들이 1일 동안 어떤 상품들을 함께 검색하고 클릭했는지 보여주는 데이터 데이터 제공 기간 Standard Data: 전년 상반기(1월~6월), 매년 초 업데이트 Insight Data: 2년 전 1월~해당 연도 전월, 매월 업데이트 추출 대상 기간 동안 상품 클릭 이력이 있는 네이버 로그인 사용자 데이터 집계 기준 week(기준일자): 추출 기간의 시작 일자 device(기기): 사용자가 검색에 사용한 기기 정보 (mobile/pc) gender(성별): 사용자의 성별 (f/m) age(연령대): 5세 단위 (-12/13-18/19-24/25-29/30-34/35-39/40-44/45-49/50-54/55-59/60-64/65-69/70-) loc1(지역1): 주소지 기준 광역시/도 loc2(지역2): 주소지 기준 시/군/구 keyword1(유입키워드1): 사용자가 상품 카테고리1을 클릭하기 전에 검색한 키워드 cat1(상품카테고리1): 사용자가 클릭한 상품의 대/중/소/세 카테고리 keyword2(유입키워드2): 사용자가 상품 카테고리2를 클릭하기 전에 검색한 키워드 cat2(상품카테고리2): 사용자가 클릭한 상품의 대/중/소/세 카테고리 count(함께 방문한 사용자수): 기준일자(주 단위), 기기, 성별, 연령대, 지역, 검색어1, 상품 카테고리1, 검색어2, 상품 카테고리2별로 집계 (클릭 순서는 고려하지 않음) 샘플 데이터 위치 ${DATABOX_HOME_DIR}/sample/shopping/click_cooccurrence 전체 데이터 위치 20년 상반기 데이터인 경우: ${DATABOX_HOME_DIR}/shopping20y1h/shopping/click_cooccurrence 디렉터리 구조
4. 상품 구매 코어커런스 (shopping/purchase_cooccurrence) 항목 설명 데이터 소개 네이버 사용자들이 1일 동안 어떤 상품들을 함께 구매했는지 보여주는 데이터 데이터 제공 기간 Standard Data: 전년 상반기(1월~6월), 매년 초 업데이트 Insight Data: 2년 전 1월~해당 연도 전월, 매월 업데이트 추출 대상 기간 동안 구매 이력이 있는 네이버 사용자 데이터 집계 기준 week(기준일자): 추출 기간의 시작 일자 device(기기): 사용자가 검색에 사용한 기기 정보 (mobile/pc) gender(성별): 사용자의 성별 (f/m) age(연령대): 5세 단위 (-12/13-18/19-24/25-29/30-34/35-39/40-44/45-49/50-54/55-59/60-64/65-69/70-) loc1(지역1): 주소지 기준 광역시/도 loc2(지역2): 주소지 기준 시/군/구 cat1(상품카테고리1): 사용자가 구매한 상품의 대/중/소/세 카테고리 cat2(상품카테고리2): 사용자가 구매한 상품의 대/중/소/세 카테고리 count(함께 구매한 사용자 수): 기준일자(주 단위), 기기, 성별, 연령대, 지역, 상품 카테고리1, 상품 카테고리2별로 집계 샘플 데이터 위치 ${DATABOX_HOME_DIR}/sample/shopping/purchase_cooccurrence 전체 데이터 위치 20년 상반기 데이터인 경우: {DATABOX_HOME_DIR}/shopping20y1h/shopping/purchase_cooccurrence 디렉터리 구조
AI 데이터(ai) 1. 재활용 이미지 (ai/clova/iitp_waste_images) 항목 설명 데이터 소개 재활용 이미지 수집 및 레이블링 데이터 활용 예시 실제 환경에서의 공산품 데이터를 이용하여 이미지 분류 문제를 풀기 위한 기술 개발 데이터 명세 데이터 포맷: jpg 3,000장 (1280720, 720 1280), iitp_waste_images_3000_result.csv 레이블링 정보 1: 일반쓰레기 (기타) 데이터 샘플(예시) 전체 데이터 위치 ${DATABOX_HOME_DIR}/ai/clova/iitp_waste_images
2. 음식 이미지 (ai/clova/naver_food_fixed) 항목 설명 데이터 소개 이미지에서 음식 영역을 바운딩 박스로 태깅한 데이터 데이터 위치 ${DATABOX_HOME_DIR}/ai/clova/naver_food_fixed 데이터 활용 예시 이미지 안에서 필요한 요소만 추출해 학습시킨 후 문제 해결을 위한 AI 개발 데이터 명세 직접 수집한 이미지데이터 수: 2,042장 데이터 포맷: jpg 이미지, 각각에 대한 json 파일 데이터 샘플(예시) 전체 데이터 위치 ${DATABOX_HOME_DIR}/ai/clova/naver_food_fixed
3. 식당 이미지 (ai/clova/externalImageOCR) 항목 설명 데이터 소개 표지판, 입간판, 메뉴판, 음식점 간판 등 이미지에 포함된 한글 OCR 어노테이션 데이터(영문, 숫자 포함) 데이터 활용 예시 이미지에서 텍스트를 추출하여 디지털 데이터로 변환하는 기술 개발 데이터 명세 직접 수집한 간판 이미지에 있는 한글, 영문, 숫자 어노테이션 데이터데이터 수: 1180 장 (표지판(signboard) 197장, 음식점 간판(restaurant) 324장, 메뉴판(menu) 614장, 입간판(standing_signboard) 45장) 데이터 포맷: json, jpg(original image, result image) 데이터 샘플(json 예시) 전체 데이터 위치 ${DATABOX_HOME_DIR}/ai/clova/externalImageOCR
4. NLP 실험용 뉴스 데이터 (ai/nlp) 항목 설명 데이터 소개 네이버 뉴스 서비스에서 수집한 뉴스 기사 내용 내 개체명(이름)을 찾아 그 개체명과 관련한 위키피디아 페이지를 연결한 데이터 데이터 집계 기준 뉴스 제목, 본문, 카테고리로 구성되어 있으며 본문 텍스트 내 개체명 위치가 BIO 태그로 표시되어 있고 ID가 부착되어 있음 데이터 활용 예시 텍스트에서 개체명(이름)과 개체의 정보(이름에 해당하는 위키피디아)를 연결하는 기술을 개발 가능 (Entity Linking) 데이터 샘플(예시) 전체 데이터 위치 ${DATABOX_HOME_DIR}/ai/nlp
인사이트 프로 옵션 데이터 네이버 인사이트 프로 데이터 (pro#1: 소그룹별 ID) 1. 검색 클릭 데이터 (search/click) 항목 설명 데이터 소개 네이버 사용자들이 어떤 키워드를 검색하여 어떤 영역을 클릭했는지 보여주는 데이터 개인 레벨의 데이터가 아닌 ‘성별/연령대/지역' 기준으로 사용자를 그룹핑하여 익명 처리한 데이터 데이터 제공 기간 2년 전 1월 ~ 해당 연도 전주, 매주 업데이트(22년 2월 16일 기준, 2020년 1월 ~ 2022년 1월) 추출 대상 네이버 로그인 사용자 데이터 집계 기준 date(기준일자): 검색/클릭 일자 hour(시간대): 3시간 단위 그룹화 (00-02/03-05/06-08/09-11/12-14/15-17/18-20/21-23) device(기기): 사용자가 검색에 사용한 기기 정보 (mobile/pc) gender(성별): 사용자의 성별 (f/m) user(사용자그룹ID) : 익명 처리된 사용자 그룹 ID age(연령대): 5세 단위 (-12/13-18/19-24/25-29/30-34/35-39/40-44/45-49/50-54/55-59/60-64/65-69/70-) loc1(지역1): 주소지 기준 광역시/도 loc2(지역2): 주소지 기준 시/군/구 keyword(검색어): 네이버 통합검색 영역에서 사용자가 입력한 키워드(소문자 변환, 공백 제거) area(클릭영역): 네이버 통합검색 결과에서 사용자가 클릭한 서비스 영역 count(클릭 수): 기준일, 시간대, 기기, 성별, 사용자그룹ID, 연령대, 지역, 검색어, 클릭 영역별로 집계 샘플 데이터 위치 ${DATABOX_HOME_DIR}/sample/pro_search/click 디렉터리 구조
2. 상품 클릭 데이터 (shopping/click) 항목 설명 데이터 소개 네이버 사용자들이 어떤 키워드를 검색하고 어떤 상품 카테고리의 상품을 클릭했는지 보여주는 데이터 개인 레벨의 데이터가 아닌 ‘성별/연령대/지역' 기준으로 사용자를 그룹핑하여 익명 처리한 데이터 데이터 제공 기간 2년 전 1월 ~ 해당 연도 전주, 매주 업데이트(22년 2월 16일 기준, 2020년 1월 ~ 2022년 1월) 추출 대상 기간 동안 상품 클릭 이력이 있는 네이버 로그인 사용자 데이터 집계 기준 date(기준일자): 검색/클릭 일자 hour(시간대): 3시간 단위 그룹화 (00-02/03-05/06-08/09-11/12-14/15-17/18-20/21-23) device(기기): 사용자가 검색에 사용한 기기 정보 (mobile/pc) gender(성별): 사용자의 성별 (f/m) user(사용자그룹ID) : 익명 처리된 사용자 그룹 ID age(연령대): 5세 단위 (-12/13-18/19-24/25-29/30-34/35-39/40-44/45-49/50-54/55-59/60-64/65-69/70-) loc1(지역1): 주소지 기준 광역시/도 loc2(지역2): 주소지 기준 시/군/구 keyword(유입키워드): 사용자가 상품 클릭을 하기 전에 검색한 키워드 cat(상품카테고리): 사용자가 클릭한 상품의 대/중/소/세 카테고리 count(클릭 수): 기준일, 시간대, 기기, 성별, 사용자그룹ID, 연령대, 지역, 검색어, 상품 카테고리별로 집계 brand(브랜드명): 사용자가 클릭한 상품의 추정 브랜드명 item(상품명): 사용자가 클릭한 상품의 추정 상품명 샘플 데이터 위치 ${DATABOX_HOME_DIR}/sample/pro_shopping/click 전체 데이터 위치 20년 상반기 데이터인 경우: ${DATABOX_HOME_DIR}/pro20y1h/shopping/click 디렉터리 구조
3. 상품 구매 데이터 (shopping/purchase) 항목 설명 데이터 소개 네이버 로그인 사용자들이 어떤 상품을 구매했는지 보여주는 데이터 개인 레벨의 데이터가 아닌 ‘성별/연령대/지역' 기준으로 사용자를 그룹핑하여 익명 처리한 데이터 데이터 제공 기간 2년 전 1월 ~ 해당 연도 전월, 매월 업데이트(22년 2월 16일 기준, 2020년 1월 ~ 2022년 1월) 추출 대상 기간 동안 구매 이력이 있는 네이버 사용자 데이터 집계 기준 date(기준일자): 구매 일자 hour(시간대): 3시간 단위 그룹화 (00-02/03-05/06-08/09-11/12-14/15-17/18-20/21-23) device(기기): 사용자가 구매에 사용한 기기 정보 (mobile/pc) gender(성별): 사용자의 성별 (f/m) user(사용자그룹ID) : 익명 처리된 사용자 그룹 ID age(연령대): 5세 단위 (-12/13-18/19-24/25-29/30-34/35-39/40-44/45-49/50-54/55-59/60-64/65-69/70-) loc1(지역1): 주소지 기준 광역시/도 loc2(지역2): 주소지 기준 시/군/구 cat(상품카테고리): 사용자가 구매한 상품의 대/중/소/세 카테고리 count(구매 횟수): 기준일, 시간대, 기기, 성별, 사용자그룹ID, 연령대, 지역, 상품 카테고리별로 집계 brand(브랜드명):사용자가 구매한 상품의 추정 브랜드명 item(상품명): 사용자가 구매한 상품의 추정 상품명 샘플 데이터 위치 ${DATABOX_HOME_DIR}/sample/pro_shopping/purchase 전체 데이터 위치 20년 상반기 데이터인 경우: ${DATABOX_HOME_DIR}/pro20y1h/shopping/purchase 디렉터리 구조
네이버 인사이트 프로 데이터 (pro#2: 네이버, NICE평가정보 결합 데이터) 1. 네이버, NICE 평가정보 결합 데이터 항목 설명 데이터 소개 네이버와 NICE 평가 정보의 정보집합물 결합 결과물(가명데이터)을 활용해 생성한 익명정보네이버 데이터: 네이버 사용자의 네이버에서의 행동 데이터를 기반으로 구매 의도, 관심사 등에 대한 데이터 NICE 평가정보 데이터: CB등급 보유한 만 19세 이상 90세 미만 대상자의 신용 정보 데이터 데이터 제공 기간 전전분기 데이터부터 매 분기 업데이트 (22년 8월 18일 기준, 2022년 1분기 데이터 제공, 분기별 업데이트) 추출 대상 네이버: 네이버 회원 가입자 중 로그인 사용자 NICE 평가정보: CB 등급 보유한 만 19세 이상 90세 미만 대상자의 신용정보 데이터 데이터 집계 기준 신상정보:연령/성별/직업 코드 등 개인 신상과 관련된 정보 채무불이행정보: 채무불이행(장기연체) 관련 정보 단기연체정보: 단기연체 관련 정보(대부업권은 30일이상 연체) 카드개설/실적정보: 카드 개설 및 실적 관련 정보 대출개설/실적정보: 대출 개설 및 실적 관련 정보 상환여력정보(자택): 자택 주소지 관련 통계 정보 상환여력정보(직장): 직장 주소지 관련 통계 정보 부동산ACM: 부동산 소유 관련 정보 모형정보: 신용 정보를 복합적으로 활용해 산출하는 모형 정보 구매의도: 쇼핑 클릭이나 주문, 광고 검색/클릭 등을 이용하여 사용자의 구매 의도를 파악한 정보 관심사: 검색/클릭이나 카페/블로그 방문 등을 이용하여 사용자의 관심사를 파악한 정보 샘플 데이터 위치 ${DATABOX_HOME_DIR}/sample/nice
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