Yeouido ist Seouls wichtigstes Finanzviertel und direkt neben seinen Wolkenkratzern befindet sich einer der belebtesten Parks am Han-Fluss. Ich habe die monatlichen U-Bahn-Ausfahrten im Jahr 2025 analysiert, um zu sehen, was tatsächlich nach der Arbeit passiert – und das Muster ist wild.

    • Abendsturm: Zwischen 18 und 22 Uhr kommen monatlich an den Bahnhöfen Yeouido + Yeouinaru zwischen 170.000 und knapp über 300.000 Menschen an, die nach der Arbeit ankommen.

    • Stündlicher Spitzenwert: Im verkehrsreichsten Monat verlassen fast 100.000 Menschen den Bahnhof in nur einer Stunde (18–19 Uhr). Es ist der höchste Anstieg in meinem Datensatz.

    • Parkverhalten: Autofahrer, die den Park ansteuern, bleiben lange dort – in den Hauptverkehrsmonaten liegt die durchschnittliche Aufenthaltsdauer bei etwa 180–210 Minuten pro Auto (ca. 3–3,5 Stunden).

    Dieser Datensatz beweist nicht, dass jeder in den Park geht, aber die zeitliche Überschneidung ist schwer zu ignorieren: Der After-Work-Flow rund um Yeouido ist enorm.

    Monatliche Daten (Januar–November 2025).

    Maximalwerte werden in Tableau mit „WINDOW_MAX“ hervorgehoben.

    Möchten Sie die ganze Geschichte + interaktive Diagramme?

    Ich habe eine ausführliche Version auf Medium → geschrieben

    https://medium.com/@chunja07/yeouido-han-river-park-the-night-seoul-became-a-stage-251ebc345fa1

    Von SeaworthinessAny8634

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    3 Kommentare

    1. SeaworthinessAny8634 on

      **Data Sources**

      • Seoul Open Data Plaza – Monthly parking stay duration, total cars, and total usage at Yeouido Han River Park

      • Seoul Open Data Plaza – Monthly passengers getting off by hour at Yeouido & Yeouinaru Stations

      **Method**

      • Monthly aggregation for Jan–Nov 2025

      • Subway data: summed exits between 18:00–22:00 across Yeouido + Yeouinaru

      • Parking data: used monthly average stay minutes, total cars, and total usage

      • Highlighted peak values using `WINDOW_MAX(SUM([field]))` in Tableau

      • Visualized in Tableau (1800×900 export, monthly charts)

      Happy to share the full write-up or breakdown if anyone’s interested.

    2. I don’t understand – they don’t go home as in the sleep in the car for 3 hours then go back to work or what?

    3. I recently wrote a paper doing longitudinal analysis of metro ridership in Seoul!

      The river park at Yeouinaru is also where the highest arrival rate of public bicycles happens during the springtime, like at an impossibly high rate. (this data is also on the opendata portal if you want to explore further, OP)

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