한국 기초화장품 수출 │ R 데이터 시각화 │ggplot2

한국 기초화장품 수출 │ R 데이터 시각화 │ggplot2

한국 기초화장품 수출 데이터와 R을 활용하여 데이터를 시각화해본다.
포스팅 순서는 첫째, 무역통계 데이터 활용하는 방법에 관하여 리마인드한다. 둘째, 화장품 HS Code를 6단위 기준으로 정리한다. 셋째, ggplot2 를 이용하여 한국 기초화장품 수출데이터를 시각화한다.

 

1. 무역통계 데이터 활용

앞의 여러 포스팅에서 WTO의 TradeMap 활용방법, KOTRA의 무역투자 빅데이터 서비스 활용법 그리고 이를 활용한 색연필의 수출유망국가를 찾아보았다. 아직 못 본 블로거들은 우선 관련 내용을 먼저 확인하기 바란다.

[카드뉴스] SHOPEE KOREA(쇼피코리아)│SHOPEE SINGAPORE(쇼피싱가포르) │화장품│Trade Map활용 방법

 

KOTRA 무역투자 빅데이터 서비스 │인스턴트라면 수출

 

[카드뉴스] 색연필 수출 유망국가는?│KOTRA 무역투자 빅데이터에게 묻다│ 무역통계 활용편

 

2. 화장품 HS Code

쇼피(shopee), eBay에서 한국 화장품을 리셀링하는 경우가 많은데, 세계 무역통계 데이터를 활용하여 어떤 국가에 어떤 품목이 많이 수출되고, 현지 수입국가의 주요 경쟁국가(브랜드) 어디인지 확인해보길 바란다. 특히 KITA, KOTRA 에서는 해외시장 관련 품목 현지 동향에 대한 보고서를 꾸준히 발행하고 있다. 관련 보고서도 수집하여 읽어보고, 품목발굴 혹은 시장진입 전략수립에 참고하면 좋겠다.

1. 향수 330300
2. 입술화장품 330410
3. 눈화장품 330420
4. 매니큐어제품 330430
5. 페이스파우더 330491
6. 메이크업 화장품 330499
7. 기초화장품 330499
8. 두발용화장품 330510-330590
9. 목욕용제품 330730

 

3. R 데이터시각화 ggplot2 활용

 

한국 기초화장품의 세계 수출 데이터와 R의 시각화패키지인 ggplot2를 활용하여 데이터 시각화를 시도한다. 관련 R Code와 시각화 결과를 같이 정리해두었으니, R Code를 활용하여 연습해보길 바란다.

[실습영상]

R의 ggplot2를 활용한 한국 기초화장품 수출데이터 시각화 

#1. PKG

library(ggplot2)
library(tidyverse)

#2. Import

data_cos <- read.csv("C:/temp/r_temp01/cos_2019.csv", header = TRUE)

#3. Dataset

glimpse(data_cos)
head(data_cos)

한국의 30대 기초화장품 수출국가 

#4-1. Basic Scatter Plot
ggplot(data_cos) +
geom_point(aes(x = export , y = country),
color = 'blue', size = 4, pch = 19) +

ggtitle("한국의 화장품 30대 수출국가(2019)", subtitle = "Basic Scatter Plot") +
xlab("export") +
ylab("country") +
theme_bw() +
theme(axis.text.x = element_text(face = 'bold.italic',
color = 'black',
size = 10, angle = 0),
axis.text.y = element_text(face = 'bold',
color = 'steelblue',
size = 10, angle = 0))

한국의 기초화장품 30대 수출국가 : 수출수준과 관세비교 

#4-2. Scatter Plot with feature differentiation by color & shape

ggplot(data_cos) +
geom_point(aes(x = export , y = country,
color = tariff_D, shape = grade), size = 4) +

ggtitle("한국의 화장품 30대 수출국가(2019)") +
xlab("export") +
ylab("country") +
theme_bw() +
theme(axis.text.x = element_text(face = 'bold.italic',
color = 'darkgreen',
size = 10, angle = 0),
axis.text.y = element_text(face = 'bold',
color = 'blue',
size = 10, angle = 0))

한국의 기초화장품 30대 수출국가의 수출수준과 관세비교

#4-3. Scatter Plot with feature differentiation by size & transparency

ggplot(data_cos) +
geom_point(aes(x = export , y = country,
size = tariff_D, alpha = grade)) +

ggtitle("한국의 화장품 30대 수출국가(2019)") +
xlab("export") +
ylab("country") +
theme_bw() +
theme(axis.text.x = element_text(face = 'bold.italic',
color = 'black',
size = 10, angle = 0),
axis.text.y = element_text(face = 'bold',
color = 'steelblue',
size = 10, angle = 0))

수출과 관세간의 기본 Box Plot 예시 

#4-4. Basic Box Plot

ggplot(data_cos) +
geom_boxplot(aes(x = export, y = tariff_D, fill = export)) +

ggtitle("Basic Box Plot") +
xlab("export") +
ylab("tariff_D") +
theme_bw() +
theme(axis.text.x = element_text(face = 'bold', size = 10),
axis.text.y = element_text(face = 'bold', size = 10))

수출과 세계지역그룹간 관세비교 

#4-5 Grouped Box Plot

ggplot(data_cos) +
geom_boxplot(aes(x = export, y = area, fill = area)) +

ggtitle("Grouped Box Plot") +
xlab("export") +
ylab("area") +
theme_bw() +
theme(axis.text.x = element_text(face = 'bold', size = 10),
axis.text.y = element_text(face = 'bold', size = 10))

polar transform : 한국의 기초화장품 30대 수출국가 

 

#4-6 Box Plot with polar transformation

ggplot(data_cos) +
geom_boxplot(aes(x = export, y = country, fill = export)) +

ggtitle("Box Plot with polar transform") +
coord_polar("y") +

theme_bw() +
theme(axis.text.x = element_text(face = 'bold', size = 10),
axis.text.y = element_text(face = 'bold', size = 10))

실습 데이터 파일은 아래와 같습니다. 

cos_2019.csv

0.00MB

ggplot2, cheat용 페이퍼도 함께 업로드해둔다. ggplot2의 다양한 함수와 옵션을 일일히 기억할 수는 없으니 아주 유용하다. 

ggplot2-cheatsheet.pdf

1.17MB