TDI1 한국관광 데이터로 지역 관광수요 변화 읽는 법 이 글은 한국관광 데이터(이동통신·카드·관광통계 기반)를 활용해 2022~2024년 구간에서 지역 간 격차가 벌어지는 방식, 그리고 개인이 바로 적용할 수 있는 판단 기준을 정리한다.방문자 수 착시관광수요 잔존지수(TDI)속초시 vs 강릉시데이터랩 판단 루틴목차관광수요 해석에서 가장 흔한 착시수요가 갈리는 구조적 원인과 TDI2022~2024 실증 데이터: 속초시 vs 강릉시실전 적용: 데이터랩에서 바로 쓰는 판단 루틴관광수요 해석에서 가장 흔한 착시국내 관광수요를 볼 때 가장 흔한 착시는 “방문자 수가 늘었으니 지역이 회복됐다”는 결론이다. 하지만 2022년부터 2024년까지의 흐름을 보면, 관광객 수(유입)는 늘어도 지역에 남는 돈과 체류(잔존)가 줄어드는 구간이 반복됐다. 특히 휴일 구성 변화, 해.. 2025. 12. 24. 이전 1 다음
