메모리 품목 수출입 데이터 DB화하기

안녕하세요.

오늘은 분석에 필요한, 또는 SQL 연습에 필요한 새로운 데이터를 추가해보겠습니다.

바로, 수출입 통계 데이터입니다.

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수출 데이터를 분석하면, 수출이 증가한 업종에 대해 투자 전략을 세워볼 수 있겠죠.

수출입 무역 통계는 아래 사이트에서 다운로드 할 수 있습니다. 아래 사이트 외에도 KITA.NET에서도 비슷한 정보를 얻을 수 있습니다. (저희 주변에는 생각보다 무료로 얻을 수 있는 데이터가 많습니다.)

 

  - https://unipass.customs.go.kr/ets/

수출입 무역통계

 

해당 사이트의 상단 메뉴에서 아래 메뉴를 찾아 들어갑니다.

- 무역통계조회 > 수출입통계 > 품목별 수출입실적

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여기서는 메모리 품목 관련 수출입 데이터만 다운로드해서 DB화할 예정입니다. 아래와 같이 조건을 설정해 조회를 합니다.

- 조회기간 : 2018.01~2021.07

- 품목코드: 85, 42, 32 까지 입력

- 조회 버튼으로 조회한 후에 다운로드 버튼 클릭

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위와 같은 과정을 반복해 2010년부터 현재 2021년 7월까지의 데이터를 엑셀로 다운로드합니다.

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다운로드한 세 개의 파일을 DB로 한 번에 업로드 처리하기 위해 다운로드한 엑셀 파일 세 개를 하나로 합칩니다.아래와 같이 불필요한 내용은 정리하고 세 개 엑셀을 하나의 엑셀 파일로 만들어야 합니다.

다운로드한 파일의 '기간'의 값은 원래 '2010.01'과 같이 년과 월 사이에 '.'이 붙어 있습니다. 엑셀의 SUBSTITUTE 함수를 사용해 '.'을 제거해서 '201001'과 같이 만들어 놓아주세요.

마지막으로 합쳐진 하나의 엑셀 파일을 CSV 형태 파일로 저장합니다. DBeaver에서는 CSV파일을 올릴 수 있기 때문입니다.

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위 데이터를 업로드할 테이블을 만듭니다. 원래는 업로드용 임시 테이블에 올린 후에 실제 사용할 테이블에 적용하는게 일반적이지만 여기서는 바로 실제 사용할 테이블을 만드록 업로드하도록 하겠습니다.

아래와 같이 설계를 먼저 진행합니다.

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위 내용은 아래의 ERD CLOUD에 접속하면 볼 수 있습니다.

  - https://www.erdcloud.com/d/uLkbGXNcGu7HkvJXa

DB_DTECH

 

이제 설계된대로 테이블을 생성합니다. 아래 스크립트를 사용합니다.

CREATE TABLE DB_DTECH.TRADE_YM
(
	YM              VARCHAR(6) NOT NULL COMMENT '연월'
	,HS_CD          VARCHAR(40) NOT NULL COMMENT '품목코드'
	,HS_NM          VARCHAR(200) NOT NULL COMMENT '품목명'
	,OUT_WT         DECIMAL(18,3) NULL COMMENT '수출중량(톤)'
	,IN_WT          DECIMAL(18,3) NULL COMMENT '수입중량(톤)'
	,OUT_AMT        DECIMAL(18,3) NULL COMMENT '수출금액(천USD)'
	,IN_AMT         DECIMAL(18,3) NULL COMMENT '수입금액(천USD)'
	,DIF_IN_OUT     DECIMAL(18,3) NULL COMMENT '무역수지(천USD)'
	,PRIMARY KEY(YM ,HS_CD)
) COMMENT '수출입정보';

주의할 점은 엑셀 파일은 기간, 품목명, 품목코드 순서이지만 생성한 테이블은 기간, 품목코드, 품목명 순서입니다.

이제, DBeaver의 데이터 가져오기 기능을 사용해 위에서 저장한 CSV 파일을 TRADE_YM으로 업로드합니다.

DBeaver의 데이터 가져오기 기능은 이전 글을 참고해주세요.

  - https://sweetquant.tistory.com/263?category=1163308 

2021년 1분기 DART 재무제표 데이터베이스화하기

 

메모리 수출 정보를 업로드할때는 아래와 같이 컬럼을 매핑하면 됩니다.

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업로드가 완료되면 아래와 같이 간단히 조회를 해봅니다. 메모리 세부 품목별로 수출금액을 조회합니다.

SELECT  HS_NM, SUM(OUT_AMT) OUT_AMT
FROM    DB_DTECH.TRADE_YM
GROUP BY HS_NM
ORDER BY 2 DESC;
[결과]
HS_NM                                                                       OUT_AMT         
=========================================================================== =============== 
디램                                                                        189563001.000   
복합구조칩 집적회로                                                         170826060.000   
플래시 메모리                                                               49402623.000    
제8517호의 기기에 전용되거나 주로 사용되는 것                               42578781.000    
기타                                                                        2167554.000     
에스램                                                                      313599.000      
제8425호ㆍ제8426호ㆍ제8428호ㆍ제8429호ㆍ제8430호ㆍ제8443.99호ㆍ8470호ㆍ제   30226.000       
제9031호의 기기에 전용되거나 주로 사용되는 것(반도체 제조용으로 한정한다)   133.000         
제9032호의 기기에 전용되거나 주로 사용되는 것(항공기용으로 한정한다)        36.000          
제9301호ㆍ제9306호의 물품에 전용되거나 주로 사용되는 것                     10.000          
제8528.42호ㆍ제8528.52호ㆍ제8528.62호ㆍ제8531.20호의 기기에 전용되거나 주   2.000

오늘은 여기까지입니다.~! 이어서는 수출 정보를 사용해 간다난 차트도 그려보고 주가 정보와 연계해서 분석하는 과정도 설명할 예정입니다.

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감사합니다.

 

위와 같이 데이터를 마음대로 분석해볼 수 있는 SQL을 공부하고 싶다면 아래 책을 참고해주세요~!

 

※ 책 소개: https://sweetquant.tistory.com/243

※ 책 미리보기: https://sweetquant.tistory.com/257

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