파이썬 실용 예제. 무역과 공공데이터

관세율의 구분   관세의 결정 및 부과에 있어 4대 과세요건이라 불리는 요소들이 있습니다.  (1) 납세의무자  (2) 과세물건  (3) 과세표준  (4) 관세율  즉, 1) 누가 낼것인지, 2) 어떤 물건에 대해 부과할 것인지, 3) 계산의 근거가 되는 평가금액은 얼마인지, 4) 평가금액으로부터 얼마의 비율로 매길 것인지가 결정되면 관세의 부과, 고지, 징수가 이행이 가능해 집니다.  그 중 관세율은 관세의 대물세적 성격 및 경제발전과 국가산업 보호 등의 목적과 맞물려 다양한 형태로 규정되고 분류됩니다.  부가가치세가 10%의 단일세율로서 해당 세목 아래에 하등의 하위 분류된 세종이 없는 반면, 관세는 기본세율을 위시하여 WTO협정세율, FTA 세율, 덤핑방지관세율, 상계관세율 등등 그 종류가 다양합니..

[부동산|2|Plotly] 경기도 미분양 아파트 현황 XML parsing Data mining - 선택 데이터의 XML 구조 이해 이제 Data Sourcing이 되었으니, mining을 곧바로 진행하겠습니다. 이전에 사용하였던 xml parser함수를 그대로 이용하여 조금 수정해 사용하겠습니다. url을 구성하는 방식은 동일하기에 이 자료의 xml구조를 먼저 보고, 어떻게 parsing구문을 구성할지만 보겠습니다. 이 Data의 샘플URL 결과는 아래와 같습니다. 김포시 41570 마산동 경기도 김포시 마산동 김포한강지구 Ac-06BL ㈜동일스위트 ㈜동일 ㈜동일스위트 민간 분양 84.95 743 2018-03 2020-12 미준공 0 김포시 41570 마산동 경기도 김포시 마산동 김포한강지구 Ac-0..

[부동산|2|Plotly] 경기도 미분양 아파트 현황 Plotly subplots 무역 주제를 주로 다루어 왔는데요. 이번에는 부동산 주제로 조금 방향을 틀어보겠습니다. 이번에 준비한 데이터는 '경기도 공동주택 미분양 현황'입니다. Data sourcing - 경기데이터드림 먼저 공공데이터 포털의 데이터목록 찾기를 통해 '경기도 아파트 미분양 현황'이라는 검색어로 검색을 해보겠습니다. 2020년 7월 20일 현재 기준 해당 검색어의 연관 검색결과로 총 18,807건이 나옵니다. 그 중 오픈API 탭으로 넘어 가시면 제일 첫번째 위치한 '공동주택미분양 현황' 아이템이 있습니다. 바로가기를 클릭해 보시면 '경기데이터드림'이라는 사이트로 이동이 됩니다. 이 사이트는 저도 처음 접해 보기에 사이트 소개란의 소개..

'보세' 개념의 이해와 '보세' 용어가 사용된 관세법 조항   이번 글에서는 '보세'라는 용어가 어떤 개념을 갖고 있는지 이해하고, 관세법 내에서 '보세'라는 용어가 어떤 경우에 사용되는지 그 쓰임을 알아 보도록 하겠습니다.  보세 개념의 이해   '보세'라는 단어는 아주 예전의 재래시장형태의 '동대문시장'을 기억하시는 분들이라면 많이들 들어 보시거나 사용해 보셨을 단어입니다. 지금도 '보세의류, 보세옷'이라는 단어를 사용하여 옷을 판매하는 온라인상점이 존재하는 것만 봐도 여전히 그러한 단어가 쓰이고 있음을 알 수 있습니다. 현재는 보세의류라고 하면 적어도 '값이 싸다'는 이미지를 주게 되는데요. 대체, '보세'라는 용어가 왜 그러한 이미지를 줄 수 있는 것일까요?  사실 '보세'라는 단어는 한자로 保稅..

수입시 부과되는 세금의 종류와 성격  안녕하세요.   제가 현재 운영중인 이 티스토리 블로그의 원래 포스팅 목적은 파이썬을 기반으로한 IT를 무역 및 일반분야에서 좀 더 실무에 가깝게 다루는 이야기를 풀어 나가고자 함이었는데요. 최근 포스팅의 개설이 두 달 가까이 되어 가면서 포스팅들에 대한 피드백을 받아 보았고, 그 결과 무역에 관한 일반적 지식이 없는 상태에서 파이썬 이야기로 들어가면 더욱 어렵게만 받아 들여진다는 의견이 많이 있었습니다.   이와 같은 이유로 카테고리를 재편하기로 하였고, 이 '무역 관세 통관'이라는 카테고리를 통해 무역에 관한 일반 이야기 및 네이버 블로그를 통해 소개되는 HS code기반한 개별 아이템에 관한 수출입요령 정보 외에 관세법령과 무역법령 등에 관한 일반적 지식들을 같..

[무역|8|Plotly] 향수 수출입 - Pie Chart 라벨표시, Donut chart로 변환, 특정섹터 띄우기 지난 포스팅에 이어 pie chart의 다양한 표현 옵션들을 살펴 보겠습니다.  plotly.express   pie chart 라벨 표시하기   이번에는 시인성을 높이기 위해 범례가 아닌 차트상에 국가코드를 표기해 보도록 하겠습니다. d8 = d7.loc[d7['impDlr']>100,:]fig = px.pie(d8, values='impDlr', names='statCd', title='국가별 수입금액', color_discrete_sequence=px.colors.sequential.RdBu)fig.update_traces(textposition='inside',..

[무역|8|Plotly] 향수 수출입 - Pie Chart 기본, 색변경, 표현범위조정   안녕하세요.  이번에는 향수(Perfumes and Scents)의 수출입 실적을 살펴 보겠습니다.  이번 주제를 통해서는 plotly를 통해 구현하는 Pie chart의 사용법에 대해 다뤄보도록 하겠습니다. 간단한 주제이고, xml parsing이나 파일에 의한 수출입실적 data mining과 refining도 모두 다루었으니, 곧바로 pie chart 이용법으로 넘어가도록 하겠습니다.  Pie chart  plotly pie chart의 공식 문서 링크를 아래 걸어 두었습니다. Customizing을 위해 공식문서 확인이 필요하시면 아래 링크를 이용해 주시면 되겠습니다.  Pie Charts in Python..

[무역|7|Plotly] 해외시장조사 데이터 Guage chart 꾸미기   plotly Guage Chart 만들기 작성된 코드를 먼저 보시겠습니다.fig = go.Figure()fig.add_trace(go.Indicator(mode="gauge+number+delta", value=mrktAcbltVal, title={'text': "시장접근성", 'font': {'size': 24}}, delta={'reference': 50, 'increasing': {'color': "RebeccaPurple"}}, gauge={'axis': {'range': [None, 100], 'tickwidth': 1, 'tickcolor': "darkblue"}, 'bar': {'color': "darkblue"},..

[무역|7|Plotly] 해외시장조사 데이터 Guage chart 만들기  응답 받은 데이터의 XML tree구조 이해 및 parser 코드 구성하기   우선 요청메시지를 브라우저에 넣고 나온 결과를 보시겠습니다.  00NOMAL_CODEAB1유형20161유형8701201유형64981유형아루바1유형731유형521유형121유형101유형 (중략)   150971138  원문 자체가 길기 때문에 중략하였지만, 이 xml의 tree구조를 보시면 안에 다시 이라는 태그를 두고 있습니다. 바로 이 태그 안에 우리가 관심을 갖고 있는 항목값들이 존재하고 해당 항목값은 태그로 붙여진 속성 아래에 존재합니다.   우리가 지난 포스팅에서 보았던 관세청의 무역통계xml에서는 태그아래에 바로 항목태그가 나오고, 해당값이 해당..

[무역|7|Plotly] 해외시장조사 데이터 Guage chart - XML parsing    이번 주제는 해외시장조사 데이터를 Plotly를 이용해 Guage chart로 시각화 하기 입니다.   Guage chart가 무엇이지 싶으실 텐데요.  먼저, Plotly 공식 사이트의 Guage chart 문서를 링크하도록 하겠습니다.  Gauge Charts in Python  아래 보시는 이미지와 같이 수치를 속도계 형태와 같이 아크모양으로 하여 수치의 정도를 표현하는 차트입니다. 미세먼지 농도표시와 같이 범위가 우리가 예상할 수 있는 수준 이내에서 구획화 가능한 경우이고, 세부 단위가 갖는 의미가 단계별로 구분이 가능한 경우(좋음, 나쁨, 보통)에 유용하게 사용될 수 있는 chart입니다.     최..