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지하철 유동인구 데이터를 보면 가장 먼저 “어느 역에 사람이 가장 많을까?”라는 질문이 떠오릅니다.
하지만 같은 데이터를 연도, 역, 노선, 월 단위로 나누어 살펴보면 단순한 순위 이상의 변화가 보입니다.
이번 글에서는 2021년부터 2025년까지의 수도권 지하철 유동인구를 Tableau 대시보드로 시각화하고, 실제 대시보드 화면에서 확인할 수 있는 내용만을 바탕으로 데이터를 읽어봅니다. 외부 사건이나 원인을 추정하기보다, 시각화가 보여주는 수치와 패턴 자체에 집중했습니다.
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1. 수도권 지하철 유동인구는 5년 동안 매년 증가했습니다
먼저 가장 큰 단위인 연간 유동인구를 살펴봤습니다.
대시보드에서 확인되는 연간 수도권 지하철 유동인구는 2021년 13,789만, 2022년 15,495만, 2023년 17,190만, 2024년 17,521만, 2025년 18,557만입니다.
▲ 연간 수도권 지하철 유동인구수. 2021년 13,789만에서 2025년 18,557만으로 증가했습니다.
2021년과 2025년을 비교하면 연간 유동인구는 약 34.6% 증가했습니다. 연도별 총량만 놓고 보면 5년 동안 방향성이 일관된 상승 흐름이었다고 볼 수 있습니다.
| 2021~2025년에는 전년보다 유동인구가 감소한 해가 없었고, 2025년이 가장 높은 수준을 기록했습니다. |
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2. 계속 증가했지만, 증가 속도는 매년 달랐습니다
연간 유동인구 자체는 매년 증가했지만, 전년 대비 증가율을 보면 다른 모습이 나타납니다. 2022년 +12.37%, 2023년 +10.94%, 2024년 +1.92%, 2025년 +5.91%입니다.
▲ 연간 지하철 유동인구수 증감률. 총량의 상승과 달리 증가 속도에는 큰 차이가 있습니다.
2022년과 2023년에는 두 자릿수 증가율을 보였지만 2024년에는 1.92%까지 낮아졌고, 2025년에는 5.91%로 다시 확대되었습니다.
같은 연간 데이터라도 총량과 증가율을 함께 보면 변화의 속도까지 구분해서 읽을 수 있습니다.
| “유동인구가 증가하고 있다”와 “빠르게 증가하고 있다”는 같은 의미가 아닙니다. |
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3. 가장 사람이 많은 역의 순위도 고정되어 있지 않았습니다
전체 수도권에서 개별 역 단위로 내려가면 상위권 내부의 순위 변화가 보입니다.
2021년에는 잠실이 1위, 강남이 2위였지만 2025년에는 서울역이 1위로 올라섰고 강남은 3위를 기록했습니다.
▲ 2021년과 2025년 역별 유동인구 순위 비교. 상위권 구성은 비슷하지만 내부 순서는 달라졌습니다.
| 순위 | 2021년 | 2025년 |
| 1위 | 잠실 1,644,583 | 서울역 2,664,498 |
| 2위 | 강남 1,588,117 | 잠실 2,384,204 |
| 3위 | 고속터미널 1,453,253 | 강남 2,286,522 |
| 4위 | 서울역 1,373,699 | 홍대입구 2,269,835 |
| 5위 | 홍대입구 1,348,976 | 고속터미널 2,029,545 |
| 잠실은 2021~2024년 4년 연속 1위를 유지했지만, 2025년에는 서울역이 1위로 올라섰습니다. |
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4. 상위권 역이라도 전년 대비 성장률은 크게 달랐습니다
2025년 조회 화면의 역별 비교표를 보면 상위권 역의 전년 대비 성장률에도 큰 차이가 있습니다.
서울역 +17.74%, 홍대입구 +2.35%, 잠실 +2.91%, 강남 +27.57%, 고속터미널 +1.11%로 나타납니다.
▲ 2025년 주요 역 비교표. 마지막 열의 유동인구 증가율은 전년 대비 성장률을 보여줍니다.
특히 2025년에는 강남과 서울역의 전년 대비 성장률이 상대적으로 높았고, 잠실·홍대입구·고속터미널은 한 자릿수 증가율을 보였습니다.
따라서 현재의 유동인구 규모와 최근의 변화 속도는 별도의 지표로 볼 필요가 있습니다.
| 비슷한 상위권에 있는 역이라도 한 해 동안의 변화 속도는 서로 다르게 나타납니다. |
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5. 사람이 많은 역과 성장지수가 높은 역은 서로 달랐습니다
2025년 유동인구 상위 5개 역은 서울역, 잠실, 강남, 홍대입구, 고속터미널입니다.
반면 성장지수 상위 5개는 대곡, 판교, 인천공항1터미널, 둔촌오륜, 인천공항2터미널로 나타납니다.
▲ 유동인구 규모와 성장지수 상위권을 나란히 보면 서로 다른 역들이 등장합니다.
즉 “어디에 사람이 가장 많은가?”와 “어디에서 변화가 크게 나타나는가?”는 서로 다른 질문입니다.
하나의 지표만으로 역의 특성을 설명하기보다 규모와 변화 정도를 함께 봐야 대시보드에서 더 입체적인 차이를 읽을 수 있습니다.
| 2025년 유동인구 TOP 5와 성장지수 TOP 5에는 공통으로 포함된 역이 한 곳도 없습니다. |
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6. 성장지수에는 매년 바뀌는 역과 반복해서 등장하는 역이 함께 있습니다
성장지수 상·하위 5개를 연도별로 비교하면 단일 연도에서는 보기 어려운 반복 패턴을 확인할 수 있습니다.
성장지수 1위는 2022~2023년 경마공원, 2024년 인천공항1터미널, 2025년 대곡으로 바뀌었습니다.
▲ 2022~2025 성장지수 상·하위 5개. 연도마다 순위가 달라지면서도 반복 등장하는 역이 있습니다.
한 해의 순위는 해당 시점의 위치를 보여주지만, 여러 연도를 함께 보면 특정 역이 상·하위권에 반복적으로 나타나는지도 확인할 수 있습니다.
이는 단일 연도 순위보다 변화의 지속성을 살펴보는 데 유용합니다.
| 인천공항1터미널은 2022~2025년 4년 연속 상위 5개에, 보라매·대방·신림은 같은 기간 4년 연속 하위 5개에 포함되었습니다. |
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7. 역별 순위가 바뀌는 동안 상위 노선 구조는 상대적으로 안정적이었습니다
역 단위에서는 상위권 순위가 재편되었지만, 노선 단위로 보면 2021~2025년 상위 3개 노선은 계속 2호선, 1호선, 4호선 순서를 유지했습니다.
▲ 2021년과 2025년 노선별 유동인구 비교. 상위 3개 노선의 순서는 동일합니다.
| 노선 | 2021년 | 2025년 | 2021→2025 변화 |
| 2호선 | 25,867,094 | 33,252,424 | +28.6% |
| 1호선 | 21,495,858 | 27,485,570 | +27.9% |
| 4호선 | 13,496,871 | 18,134,005 | +34.4% |
같은 지하철 데이터라도 분석 단위를 역에서 노선으로 바꾸면 다른 패턴이 나타납니다. 이는 데이터의 집계 수준에 따라 “변화가 큰 부분”과 “상대적으로 안정적인 부분”이 달라질 수 있음을 보여줍니다.
| 개별 역의 상위 순위는 변했지만, 노선 단위의 상위권 구조는 5년 동안 유지되었습니다. |
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8. 연간으로는 단순한 상승, 월별로는 더 많은 변동이 보입니다
연간 총 유동인구에서는 2021 < 2022 < 2023 < 2024 < 2025라는 비교적 단순한 상승 흐름이 나타납니다. 하지만 월별 유동인구 추이에서는 각 연도 내부에서도 상승과 하락이 반복됩니다.
▲ 2021~2025 월별 유동인구 추이. 연간 총량에서는 보이지 않던 월별 굴곡을 확인할 수 있습니다.
예를 들어 2025년은 연간 총량 기준으로 가장 높은 해이지만 월별 선은 매달 동일한 방향으로 움직이지 않습니다.
따라서 데이터를 더 세분화하면 총량만으로는 보이지 않았던 변동을 확인할 수 있습니다.
| 연 단위에서는 장기 방향을, 월 단위에서는 그 안에 존재하는 세부 변동을 확인할 수 있습니다. |
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하나의 데이터, 여러 개의 질문
처음에는 “수도권 지하철 이용객은 얼마나 될까?”라는 단순한 질문에서 시작했습니다. 그러나 대시보드에서 분석 기준을 바꾸자 질문도 계속 확장되었습니다.
| 관점 | 대시보드에서 확인한 내용 |
| 연간 총량 | 2021~2025년 유동인구는 매년 증가 |
| 증가율 | 증가 속도는 연도별로 큰 차이 |
| 역별 순위 | 상위권 내부 순위는 기간 중 재편 |
| 전년 대비 성장 | 상위 역 사이에서도 변화 속도 차이 |
| 성장지수 | 유동인구 규모와 성장 상위권은 서로 다름 |
| 반복 패턴 | 상·하위권에 여러 해 반복 등장하는 역 존재 |
| 노선 단위 | 상위 3개 노선 구조는 5년간 유지 |
| 월 단위 | 연간 총량에서 보이지 않는 월별 변동 확인 |
결국 하나의 데이터에서도 얼마나 많은가, 얼마나 변화했는가, 어디에서 변화했는가, 그 변화가 지속되는가, 어떤 단위로 보고 있는가에 따라 서로 다른 이야기를 읽을 수 있습니다. Tableau 대시보드는 여러 관점의 데이터를 한 화면에서 비교하고, 질문에 따라 분석 단위를 바꾸면서 단순한 수치를 인사이트로 확장하는 과정을 보여주는 데 유용합니다.
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