BizScope

날씨, 생활인구, 소비 데이터를 한 눈에. 스마트한 창업 인사이트, BizScope
BizScope는 날씨 변화, 생활 인구 추이, 소비 패턴을 통합 분석하여 지역 상권의 경쟁력을 객관적으로 제시하는 데이터 분석 플랫폼입니다.
직관적인 Power BI 시각화 자료와 GPT 기반 AI 질의응답 기능을 제공하여 더 빠르고 정확한 의사결정을 지원합니다.

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🚀 프로젝트 목적

1. 상관관계의 과학적 분석
   기온, 강수량 등의 날씨 요소, 생활인구, 소비 데이터 간의 상관관계를 탐색하여 상권 활발도의 핵심 요인을 분석합니다.

2. 데이터 기반 상권 인사이트 제공
   지역별 인구 변동 패턴과 날씨 변화에 따른 소비 트렌드를 분석해 상권의 강·약점을 명확히 파악할 수 있도록 합니다.

3. 누구나 활용 가능한 접근성 높은 분석 도구
   Power BI 기반 시각화 + Azure OpenAI GPT 기반 질의응답 시스템을 결합해, 전문지식 없이도 데이터를 쉽게 해석할 수 있습니다.

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📦 기술 스택

Frontend

• React (Vite)
• JavaScript
• Axios
• 환경변수 관리: Vite .env (VITE_WEB_URL)

Backend

• Python Flask
• SQLAlchemy
• pyodbc
• Azure SQL Database
• Azure OpenAI (GPT-4o-mini, text-embedding-3-large)
• Azure AI Search

AI / Cloud

• Azure OpenAI Service
• Azure SQL Database
• Azure AI Search
• Power BI

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📁 폴더 구조

.
├── backend
│ ├── app.py
│ ├── requirements.txt
│ └── .env # Azure SQL, Azure OpenAI, Azure AI Search 설정
│
├── frontend
│ ├── public
│ ├── src
│ │ ├── assets
│ │ ├── components
│ │ ├── layouts
│ │ ├── pages
│ │ ├── styles
│ │ ├── App.jsx
│ │ ├── index.css
│ │ └── main.jsx
│ ├── .env # VITE_WEB_URL
│ ├── eslint.config.js
│ ├── index.html
│ ├── package.json
│ ├── package-lock.json
│ ├── vite.config.js
│
├── .gitignore
└── README.md

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⚙️ 프로젝트 실행 방법

Frontend 실행 (Vite + React)

cd frontend
npm install
npm run build

Backend 실행 (Flask)

cd backend
pip install -r requirements.txt
python app.py

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🔐 환경변수 설정 (.env)

backend/.env

Azure SQL + Azure OpenAI + Azure AI Search 연결 정보:

AZURE_SQL_SERVER=
AZURE_SQL_DATABASE=
AZURE_SQL_USERNAME=
AZURE_SQL_PASSWORD=

AZURE_OPENAI_ENDPOINT=
AZURE_OPENAI_API_KEY=
AZURE_GPT_DEVELOPMENT=
AZURE-EMBEDDING_DEVELOPMENT=
AZURE_OPENAI_API_VERSION=

AZURE_SEARCH_ENDPOINT=
AZURE_SEARCH_KEY=
AZURE_SEARCH_INDEX_WEATHER=
AZURE_SEARCH_INDEX_CARD=

frontend/.env

VITE_WEB_URL=http://localhost:5173

✨ 주요 기능

1️⃣ Power BI 기반 시각화

날씨 변화(기온·강수량) 시간대별/요일별 생활 인구 추이 업종별/지역별 소비 패턴 분석 → 요인 간 상관관계를 한 눈에 파악 가능

2️⃣ GPT 기반 AI 챗봇

Azure SQL DB + Azure AI Search + Azure OpenAI(GPT-4o-mini)로 구축 예시 질문:

“최근 한 달간 OO동은 어때?”

예시 답변 형식:

• 최근 기온/날씨 변화 요약
• 업종별 소비량 변화 설명
• 생활 인구 증가·감소 요약
• 날씨와 소비 패턴의 상관관계 분석
• “기온이 낮으므로 ○○ 업종 소비 증가 가능성” 같은 결론 제시
  → 데이터 기반 상권 인사이트를 자연어로 제공