Multiple Excel Files import in R
file.list <- list.files(path = "data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/", full.name = TRUE, recursive = TRUE)
glimpse(file.list)
## chr [1:64] "data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/PC사무기기.xlsx" ...
df.list <- sapply(file.list, read_excel, simplify=FALSE)
glimpse(df.list)
## List of 64
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/PC사무기기.xlsx : tibble [32,161 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:32161] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:32161] "PC/사무기기" "PC/사무기기" "PC/사무기기" "PC/사무기기" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:32161] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:32161] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:32161] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:32161] 352443 84000 80870 3700 27714776 ...
## ..$ 구매수 : num [1:32161] 13 1 8 1 381 60 252 41 240 75 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/TV홈시어터.xlsx : tibble [23,247 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:23247] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:23247] "TV/홈시어터" "TV/홈시어터" "TV/홈시어터" "TV/홈시어터" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:23247] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:23247] 10 20 20 20 20 30 30 30 30 40 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:23247] "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:23247] 396900 4515083 3821320 3438601 1019600 ...
## ..$ 구매수 : num [1:23247] 3 20 3 26 4 20 8 60 4 9 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/가공식품.xlsx : tibble [38,375 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:38375] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:38375] "가공식품" "가공식품" "가공식품" "가공식품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:38375] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:38375] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:38375] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:38375] 5.22e+06 4.70e+04 1.83e+06 5.18e+05 2.17e+08 ...
## ..$ 구매수 : num [1:38375] 351 3 112 33 9435 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/가방지갑잡화.xlsx : tibble [34,005 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:34005] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:34005] "가방/지갑/잡화" "가방/지갑/잡화" "가방/지갑/잡화" "가방/지갑/잡화" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:34005] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:34005] -60 10 10 10 10 20 20 20 20 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:34005] "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:34005] 841420 6608640 83600 1105789 1224382 ...
## ..$ 구매수 : num [1:34005] 1 198 4 53 24 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/건강관련용품.xlsx : tibble [31,433 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:31433] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:31433] "건강 관련용품" "건강 관련용품" "건강 관련용품" "건강 관련용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:31433] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:31433] 10 10 10 20 20 20 20 30 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:31433] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "IOS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:31433] 179413 21120 187100 7164269 327137 ...
## ..$ 구매수 : num [1:31433] 12 1 9 268 12 182 14 288 40 557 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/건강식품.xlsx : tibble [34,247 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:34247] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:34247] "건강식품" "건강식품" "건강식품" "건강식품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:34247] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:34247] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:34247] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:34247] 372471 53130 489940 212580 49380766 ...
## ..$ 구매수 : num [1:34247] 17 1 10 2 821 46 520 63 971 123 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/계절가전.xlsx : tibble [27,828 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:27828] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:27828] "계절가전" "계절가전" "계절가전" "계절가전" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:27828] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:27828] 10 10 10 20 20 20 20 30 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:27828] "IOS" "안드로이드" "없음" "IOS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:27828] 34700 34670 14500 22580000 892566 ...
## ..$ 구매수 : num [1:27828] 1 2 1 196 11 99 15 199 45 444 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/골프용품.xlsx : tibble [26,511 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:26511] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:26511] "골프용품" "골프용품" "골프용품" "골프용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:26511] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:26511] 10 20 20 20 30 30 30 30 40 40 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:26511] "IOS" "IOS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:26511] 49000 2326034 1848844 27830 4094074 ...
## ..$ 구매수 : num [1:26511] 1 40 27 3 43 6 84 9 11 19 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/공구류.xlsx : tibble [30,389 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:30389] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:30389] "공구류" "공구류" "공구류" "공구류" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:30389] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:30389] 10 10 20 20 20 20 30 30 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:30389] "IOS" "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:30389] 44950 85836 9111974 500500 3500434 ...
## ..$ 구매수 : num [1:30389] 4 4 167 16 110 5 136 37 290 20 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/구기.xlsx : tibble [21,863 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:21863] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:21863] "구기종목 용품" "구기종목 용품" "구기종목 용품" "구기종목 용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:21863] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:21863] 10 20 20 20 20 30 30 30 30 40 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:21863] "WINDOWS" "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:21863] 20300 956201 35100 1242080 223483 ...
## ..$ 구매수 : num [1:21863] 1 22 2 19 3 22 8 38 1 11 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/국내외여행.xlsx : tibble [30,716 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:30716] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:30716] "국내외여행" "국내외여행" "국내외여행" "국내외여행" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:30716] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:30716] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:30716] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:30716] 2742491 306409 318206 215900 84790385 ...
## ..$ 구매수 : num [1:30716] 51 8 17 5 1175 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/기타 스포츠.xlsx : tibble [26,498 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:26498] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:26498] "기타 스포츠/스포츠 용품" "기타 스포츠/스포츠 용품" "기타 스포츠/스포츠 용품" "기타 스포츠/스포츠 용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:26498] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:26498] 10 10 20 20 20 20 30 30 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:26498] "IOS" "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:26498] 16680 59376 6068468 2926662 2154449 ...
## ..$ 구매수 : num [1:26498] 2 2 136 17 82 14 119 14 208 13 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/낚시.xlsx : tibble [21,780 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:21780] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:21780] "낚시용품" "낚시용품" "낚시용품" "낚시용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:21780] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:21780] 10 20 20 20 20 30 30 30 40 40 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:21780] "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:21780] 18000 515129 125290 179976 32500 ...
## ..$ 구매수 : num [1:21780] 1 26 3 15 1 10 26 3 3 1 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/남성의류.xlsx : tibble [33,508 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:33508] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:33508] "남성의류" "남성의류" "남성의류" "남성의류" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:33508] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:33508] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:33508] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:33508] 4151396 135272 943069 427160 66109806 ...
## ..$ 구매수 : num [1:33508] 98 6 30 12 993 48 471 57 605 68 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/노트북.xlsx : tibble [25,802 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:25802] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:25802] "노트북/태블릿/학습가전" "노트북/태블릿/학습가전" "노트북/태블릿/학습가전" "노트북/태블릿/학습가전" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:25802] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:25802] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:25802] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:25802] 12050 75700 61870 16000 10918039 ...
## ..$ 구매수 : num [1:25802] 1 3 4 1 110 16 54 4 58 18 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/농축수산물.xlsx : tibble [36,406 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:36406] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:36406] "농축수산물" "농축수산물" "농축수산물" "농축수산물" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:36406] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:36406] -60 10 10 10 10 20 20 20 20 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:36406] "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:36406] 59240 1166959 83043 594989 159000 ...
## ..$ 구매수 : num [1:36406] 1 50 2 21 6 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/도서음반DVD.xlsx : tibble [37,908 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:37908] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:37908] "도서/음반/DVD" "도서/음반/DVD" "도서/음반/DVD" "도서/음반/DVD" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:37908] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:37908] -60 0 10 10 10 10 20 20 20 20 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:37908] "WINDOWS" "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:37908] 852020 16111 10609163 2022535 5654405 ...
## ..$ 구매수 : num [1:37908] 1 1 507 86 300 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/등산용품.xlsx : tibble [26,044 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:26044] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:26044] "등산용품" "등산용품" "등산용품" "등산용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:26044] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:26044] 10 20 20 20 20 30 30 30 30 40 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:26044] "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:26044] 7000 8449668 190440 5341993 738540 ...
## ..$ 구매수 : num [1:26044] 1 60 1 49 3 66 11 190 5 49 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/메이크업.xlsx : tibble [34,270 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:34270] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:34270] "메이크업 용품" "메이크업 용품" "메이크업 용품" "메이크업 용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:34270] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:34270] -50 10 10 10 10 20 20 20 20 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:34270] "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:34270] 30370 4479552 286033 1639259 850840 ...
## ..$ 구매수 : num [1:34270] 1 235 13 90 23 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/문구사무용품.xlsx : tibble [33,222 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:33222] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:33222] "문구/사무용품" "문구/사무용품" "문구/사무용품" "문구/사무용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:33222] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:33222] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:33222] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:33222] 2183863 624501 891717 204939 35205380 ...
## ..$ 구매수 : num [1:33222] 124 22 56 16 1406 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/미용가전.xlsx : tibble [25,998 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:25998] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:25998] "미용가전/안마기" "미용가전/안마기" "미용가전/안마기" "미용가전/안마기" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:25998] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:25998] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:25998] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:25998] 268640 17560 74900 29800 11948134 ...
## ..$ 구매수 : num [1:25998] 7 1 2 2 168 7 103 15 119 19 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/반려동물.xlsx : tibble [33,319 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:33319] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:33319] "반려동물용품" "반려동물용품" "반려동물용품" "반려동물용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:33319] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:33319] -60 10 10 10 10 20 20 20 20 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:33319] "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:33319] 33720 1403290 63540 637690 119720 ...
## ..$ 구매수 : num [1:33319] 1 58 2 22 6 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/생활가구.xlsx : tibble [27,776 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:27776] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:27776] "생활 가구" "생활 가구" "생활 가구" "생활 가구" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:27776] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:27776] 10 20 20 20 20 30 30 30 30 40 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:27776] "IOS" "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:27776] 199360 17270179 996781 10021123 879582 ...
## ..$ 구매수 : num [1:27776] 6 185 14 118 15 219 37 468 13 61 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/생활가전.xlsx : tibble [27,651 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:27651] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:27651] "생활 가전" "생활 가전" "생활 가전" "생활 가전" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:27651] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:27651] 10 10 20 20 20 20 30 30 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:27651] "IOS" "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:27651] 50880 41900 11840394 5848690 24611656 ...
## ..$ 구매수 : num [1:27651] 5 3 103 10 72 8 154 33 299 14 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/생활용품.xlsx : tibble [32,268 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:32268] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:32268] "생활용품" "생활용품" "생활용품" "생활용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:32268] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:32268] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:32268] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:32268] 442740 1600 130550 22580 12093104 ...
## ..$ 구매수 : num [1:32268] 6 1 2 1 454 28 362 38 904 82 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/서비스티켓.xlsx : tibble [39,151 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:39151] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:39151] "서비스/티켓" "서비스/티켓" "서비스/티켓" "서비스/티켓" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:39151] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:39151] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:39151] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:39151] 1.36e+07 2.90e+06 7.36e+06 2.37e+06 4.45e+08 ...
## ..$ 구매수 : num [1:39151] 975 92 841 159 17155 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/성인용품.xlsx : tibble [18,342 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:18342] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:18342] "성인용품" "성인용품" "성인용품" "성인용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:18342] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:18342] 10 20 20 20 20 30 30 30 30 40 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:18342] "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:18342] 13900 961971 227600 1533760 252200 ...
## ..$ 구매수 : num [1:18342] 1 28 1 30 2 19 4 29 1 6 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/세탁청소세면.xlsx : tibble [32,835 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:32835] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:32835] "세탁/청소/세면 용품" "세탁/청소/세면 용품" "세탁/청소/세면 용품" "세탁/청소/세면 용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:32835] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:32835] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:32835] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:32835] 288060 19300 110230 15584 20266171 ...
## ..$ 구매수 : num [1:32835] 11 1 6 1 683 34 428 61 955 111 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/수납가구.xlsx : tibble [19,965 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:19965] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:19965] "수납가구" "수납가구" "수납가구" "수납가구" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:19965] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:19965] 20 20 20 20 30 30 30 30 40 40 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:19965] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:19965] 1944458 291930 1225616 123790 3410160 ...
## ..$ 구매수 : num [1:19965] 34 5 14 2 29 4 91 5 8 17 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/수납용품.xlsx : tibble [27,202 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:27202] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:27202] "수납용품" "수납용품" "수납용품" "수납용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:27202] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:27202] 10 10 10 20 20 20 20 30 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:27202] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "IOS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:27202] 112490 11000 38800 9906188 2172900 ...
## ..$ 구매수 : num [1:27202] 6 1 3 247 13 126 21 243 40 493 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/수영.xlsx : tibble [23,412 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:23412] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:23412] "수영용품" "수영용품" "수영용품" "수영용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:23412] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:23412] 10 10 20 20 20 20 30 30 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:23412] "IOS" "WINDOWS" "IOS" "WINDOWS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:23412] 80280 59624 3830050 284707 1500528 ...
## ..$ 구매수 : num [1:23412] 5 1 76 9 39 4 63 15 171 7 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/스키보드.xlsx : tibble [12,515 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:12515] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:12515] "스키/보드용품" "스키/보드용품" "스키/보드용품" "스키/보드용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:12515] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:12515] 20 20 30 30 30 40 40 40 40 50 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:12515] "IOS" "안드로이드" "IOS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:12515] 1511595 1095084 1218143 1752741 192040 ...
## ..$ 구매수 : num [1:12515] 22 5 18 35 1 3 4 39 5 1 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/스킨케어.xlsx : tibble [31,539 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:31539] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:31539] "스킨케어" "스킨케어" "스킨케어" "스킨케어" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:31539] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:31539] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:31539] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:31539] 731853 41050 323224 78221 34419424 ...
## ..$ 구매수 : num [1:31539] 32 3 19 6 1128 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/스포츠의류.xlsx : tibble [32,805 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:32805] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:32805] "스포츠의류/잡화" "스포츠의류/잡화" "스포츠의류/잡화" "스포츠의류/잡화" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:32805] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:32805] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:32805] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:32805] 1576251 71000 956138 28500 66067510 ...
## ..$ 구매수 : num [1:32805] 45 2 12 1 854 47 409 48 518 84 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/신발.xlsx : tibble [35,594 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:35594] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:35594] "신발" "신발" "신발" "신발" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:35594] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:35594] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:35594] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:35594] 6.70e+06 9.18e+05 2.58e+06 5.56e+05 1.92e+08 ...
## ..$ 구매수 : num [1:35594] 183 18 61 24 2844 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/악세서리시계주얼리.xlsx : tibble [31,945 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:31945] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:31945] "악세서리/시계/주얼리" "악세서리/시계/주얼리" "악세서리/시계/주얼리" "악세서리/시계/주얼리" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:31945] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:31945] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:31945] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:31945] 2428168 253100 858987 272034 63127147 ...
## ..$ 구매수 : num [1:31945] 112 13 36 12 1522 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/안전용품.xlsx : tibble [26,014 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:26014] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:26014] "안전용품" "안전용품" "안전용품" "안전용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:26014] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:26014] 10 10 20 20 20 20 30 30 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:26014] "IOS" "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:26014] 90180 43000 2865616 391770 1687230 ...
## ..$ 구매수 : num [1:26014] 5 1 59 8 35 5 63 11 130 4 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/언더웨어.xlsx : tibble [30,031 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:30031] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:30031] "언더웨어" "언더웨어" "언더웨어" "언더웨어" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:30031] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:30031] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:30031] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:30031] 799960 633720 236330 114100 25810798 ...
## ..$ 구매수 : num [1:30031] 30 5 9 2 678 25 337 48 521 61 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/업소위생용품.xlsx : tibble [19,102 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:19102] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:19102] "업소 위생용품" "업소 위생용품" "업소 위생용품" "업소 위생용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:19102] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:19102] 20 20 20 30 30 30 30 40 40 50 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:19102] "IOS" "안드로이드" "없음" "IOS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:19102] 148195 123632 18705 269217 143470 ...
## ..$ 구매수 : num [1:19102] 10 6 2 7 4 24 1 2 31 1 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/여성의류.xlsx : tibble [35,415 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:35415] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:35415] "여성의류" "여성의류" "여성의류" "여성의류" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:35415] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:35415] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:35415] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:35415] 1.31e+07 3.60e+05 3.37e+06 1.17e+06 3.57e+08 ...
## ..$ 구매수 : num [1:35415] 370 11 105 31 5748 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/완구키덜트게임.xlsx : tibble [31,080 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:31080] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:31080] "완구/키덜트/게임" "완구/키덜트/게임" "완구/키덜트/게임" "완구/키덜트/게임" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:31080] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:31080] -60 10 10 10 10 20 20 20 20 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:31080] "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:31080] 32000 268680 128720 187770 34010 ...
## ..$ 구매수 : num [1:31080] 1 12 6 12 2 334 29 273 31 605 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/욕실가전.xlsx : tibble [23,032 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:23032] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:23032] "욕실가전" "욕실가전" "욕실가전" "욕실가전" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:23032] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:23032] 10 20 20 20 20 30 30 30 30 40 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:23032] "IOS" "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:23032] 138800 4022370 158910 2387636 249900 ...
## ..$ 구매수 : num [1:23032] 1 51 3 28 1 48 6 97 2 11 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/욕실용품.xlsx : tibble [24,618 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:24618] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:24618] "욕실용품" "욕실용품" "욕실용품" "욕실용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:24618] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:24618] 20 20 20 20 30 30 30 30 40 40 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:24618] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:24618] 1946643 341563 1550761 391089 3078347 ...
## ..$ 구매수 : num [1:24618] 69 6 48 12 105 14 219 7 28 23 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/유아용품.xlsx : tibble [27,761 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:27761] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:27761] "유아/아동용품" "유아/아동용품" "유아/아동용품" "유아/아동용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:27761] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:27761] 10 10 20 20 20 20 30 30 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:27761] "IOS" "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:27761] 215480 74500 13244356 673678 13251690 ...
## ..$ 구매수 : num [1:27761] 2 2 308 10 298 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/유아패션.xlsx : tibble [29,244 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:29244] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:29244] "유아/아동의류" "유아/아동의류" "유아/아동의류" "유아/아동의류" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:29244] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:29244] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:29244] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:29244] 366260 11880 172300 55900 16099352 ...
## ..$ 구매수 : num [1:29244] 14 1 4 2 378 12 206 28 756 65 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/음료.xlsx : tibble [35,263 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:35263] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:35263] "음료" "음료" "음료" "음료" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:35263] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:35263] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:35263] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:35263] 1099010 20500 268830 187100 39743816 ...
## ..$ 구매수 : num [1:35263] 129 1 30 15 1988 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/음향가전.xlsx : tibble [28,043 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:28043] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:28043] "음향가전" "음향가전" "음향가전" "음향가전" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:28043] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:28043] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:28043] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:28043] 1435978 169900 147267 567110 19178478 ...
## ..$ 구매수 : num [1:28043] 25 1 8 6 390 17 162 26 131 18 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/인테리어용품.xlsx : tibble [32,534 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:32534] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:32534] "인테리어용품" "인테리어용품" "인테리어용품" "인테리어용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:32534] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:32534] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:32534] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:32534] 1020142 18100 420095 247119 27224013 ...
## ..$ 구매수 : num [1:32534] 40 1 17 6 711 57 470 51 654 103 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/자동차용품.xlsx : tibble [28,159 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:28159] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:28159] "자동차 관련용품" "자동차 관련용품" "자동차 관련용품" "자동차 관련용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:28159] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:28159] 10 20 20 20 20 30 30 30 30 40 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:28159] "IOS" "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:28159] 20455 3714991 1157990 2677416 594040 ...
## ..$ 구매수 : num [1:28159] 1 99 5 72 8 121 28 267 13 27 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/자전거사이클보드인라인.xlsx: tibble [24,683 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:24683] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:24683] "자전거/사이클/보드/인라인" "자전거/사이클/보드/인라인" "자전거/사이클/보드/인라인" "자전거/사이클/보드/인라인" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:24683] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:24683] 10 20 20 20 20 30 30 30 30 40 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:24683] "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:24683] 105400 4443170 105300 2775594 485749 ...
## ..$ 구매수 : num [1:24683] 4 53 2 75 5 52 3 104 3 20 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/주방가전.xlsx : tibble [29,974 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:29974] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:29974] "주방가전" "주방가전" "주방가전" "주방가전" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:29974] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:29974] 10 10 10 20 20 20 20 30 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:29974] "IOS" "안드로이드" "없음" "IOS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:29974] 76830 145040 54000 15942120 20322660 ...
## ..$ 구매수 : num [1:29974] 3 4 2 234 27 135 15 375 49 615 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/주방수납잡화.xlsx : tibble [29,031 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:29031] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:29031] "주방수납/잡화" "주방수납/잡화" "주방수납/잡화" "주방수납/잡화" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:29031] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:29031] 10 10 20 20 20 20 30 30 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:29031] "IOS" "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:29031] 148300 87433 5483352 576460 3395581 ...
## ..$ 구매수 : num [1:29031] 4 2 197 9 162 11 361 57 793 33 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/주방식기용기.xlsx : tibble [31,155 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:31155] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:31155] "주방식기/용기" "주방식기/용기" "주방식기/용기" "주방식기/용기" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:31155] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:31155] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:31155] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:31155] 326981 58150 161280 42800 22686442 ...
## ..$ 구매수 : num [1:31155] 16 1 6 6 654 28 351 52 620 68 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/주방조리기구.xlsx : tibble [29,604 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:29604] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:29604] "주방조리기구" "주방조리기구" "주방조리기구" "주방조리기구" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:29604] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:29604] 10 10 10 20 20 20 20 30 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:29604] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "IOS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:29604] 310420 93100 65300 10779843 692961 ...
## ..$ 구매수 : num [1:29604] 15 3 3 300 14 199 25 408 33 793 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/출산임부용품.xlsx : tibble [19,916 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:19916] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:19916] "출산용품/임부용품" "출산용품/임부용품" "출산용품/임부용품" "출산용품/임부용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:19916] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:19916] 10 20 20 20 20 30 30 30 30 40 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:19916] "IOS" "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:19916] 24000 2791204 43050 2787289 371590 ...
## ..$ 구매수 : num [1:19916] 2 84 1 81 6 347 21 625 32 28 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/취미악기.xlsx : tibble [30,457 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:30457] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:30457] "취미/악기" "취미/악기" "취미/악기" "취미/악기" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:30457] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:30457] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:30457] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:30457] 433771 107020 366880 125440 22674090 ...
## ..$ 구매수 : num [1:30457] 21 3 18 5 437 54 257 34 306 67 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/침실가구.xlsx : tibble [23,890 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:23890] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:23890] "침실 가구" "침실 가구" "침실 가구" "침실 가구" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:23890] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:23890] 10 20 20 20 20 30 30 30 30 40 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:23890] "IOS" "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:23890] 112000 12917982 559090 8546388 1804592 ...
## ..$ 구매수 : num [1:23890] 2 91 2 55 14 86 10 137 18 28 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/침실인테리어.xlsx : tibble [30,427 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:30427] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:30427] "침실 인테리어" "침실 인테리어" "침실 인테리어" "침실 인테리어" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:30427] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:30427] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:30427] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:30427] 378162 38150 131441 9900 25522781 ...
## ..$ 구매수 : num [1:30427] 17 2 7 1 515 26 305 35 549 53 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/카메라캠코더.xlsx : tibble [23,764 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:23764] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:23764] "카메라/캠코더" "카메라/캠코더" "카메라/캠코더" "카메라/캠코더" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:23764] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:23764] 10 10 20 20 20 20 30 30 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:23764] "IOS" "없음" "IOS" "WINDOWS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:23764] 87955 53000 9616192 3102090 4468881 ...
## ..$ 구매수 : num [1:23764] 5 1 97 10 43 7 45 17 64 3 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/캠핑용품.xlsx : tibble [26,134 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:26134] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:26134] "캠핑용품" "캠핑용품" "캠핑용품" "캠핑용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:26134] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:26134] 10 10 20 20 20 20 30 30 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:26134] "IOS" "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:26134] 60330 24400 5638791 320590 3244154 ...
## ..$ 구매수 : num [1:26134] 4 2 212 9 144 15 167 19 386 18 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/테마의류.xlsx : tibble [22,041 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:22041] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:22041] "테마의류" "테마의류" "테마의류" "테마의류" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:22041] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:22041] 10 10 10 20 20 20 20 30 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:22041] "IOS" "WINDOWS" "없음" "IOS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:22041] 153950 9240 1990 3866055 119700 ...
## ..$ 구매수 : num [1:22041] 6 1 1 161 4 94 14 68 3 115 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/헤어바디용품.xlsx : tibble [31,805 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:31805] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:31805] "헤어/바디케어" "헤어/바디케어" "헤어/바디케어" "헤어/바디케어" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:31805] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:31805] -60 10 10 10 10 20 20 20 20 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:31805] "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:31805] 22400 592686 28660 354512 64400 ...
## ..$ 구매수 : num [1:31805] 2 32 2 18 6 848 50 462 37 865 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/헬스기구용품.xlsx : tibble [23,465 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:23465] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:23465] "헬스기구용품" "헬스기구용품" "헬스기구용품" "헬스기구용품" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:23465] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:23465] 10 10 20 20 20 20 30 30 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:23465] "IOS" "안드로이드" "IOS" "WINDOWS" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:23465] 45230 5600 3729130 27270 858079 ...
## ..$ 구매수 : num [1:23465] 3 1 51 2 22 6 24 4 64 5 ...
## $ data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/휴대폰악세서리.xlsx : tibble [32,661 x 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## ..$ 구매날짜 : num [1:32661] 20190101 20190101 20190101 20190101 20190101 ...
## ..$ 카테고리명: chr [1:32661] "휴대폰/악세서리" "휴대폰/악세서리" "휴대폰/악세서리" "휴대폰/악세서리" ...
## ..$ 고객성별 : chr [1:32661] "F" "F" "F" "F" ...
## ..$ 고객나이 : num [1:32661] 10 10 10 10 20 20 20 20 30 30 ...
## ..$ OS유형 : chr [1:32661] "IOS" "WINDOWS" "안드로이드" "없음" ...
## ..$ 구매금액 : num [1:32661] 2089724 127335 578259 507332 42761535 ...
## ..$ 구매수 : num [1:32661] 150 8 60 24 1644 ...
df <- bind_rows(df.list, .id = "id")
glimpse(df)
## Rows: 1,837,833
## Columns: 8
## $ id <chr> "data/Mcorporation/상품 카테고리 데이터_KDX 시각화 경진대회 Only/PC사무기기....
## $ 구매날짜 <dbl> 20190101, 20190101, 20190101, 20190101, 20190101, 20190101, ...
## $ 카테고리명 <chr> "PC/사무기기", "PC/사무기기", "PC/사무기기", "PC/사무기기", "PC/사무기기", "PC/사무...
## $ 고객성별 <chr> "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", ...
## $ 고객나이 <dbl> 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 30, 30, 30, 30, 40, 40, 40, ...
## $ OS유형 <chr> "IOS", "WINDOWS", "안드로이드", "없음", "IOS", "WINDOWS", "안드로이드"...
## $ 구매금액 <dbl> 352443, 84000, 80870, 3700, 27714776, 11414514, 21223319, 48...
## $ 구매수 <dbl> 13, 1, 8, 1, 381, 60, 252, 41, 240, 75, 423, 19, 58, 110, 4...