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ÆÇ´Ù½º·Î ½±°Ô ¹è¿ì´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ½Ã°¢È
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±¤¹®°¢ÃâÆǹ̵ð¾î
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- Á¦ÈÞ¸ô ÁÖ¹® ½Ã °í°´º¸»ó, ÀϺΠÀ̺¥Æ® Âü¿© ¹× ÁõÁ¤Ç° ÁõÁ¤, ÇÏ·ç/´çÀÏ ¹è¼Û¿¡¼ Á¦¿ÜµÇ¹Ç·Î Âü°í ¹Ù¶ø´Ï´Ù.
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ÀÌ Ã¥Àº Å©°Ô µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È¶ó´Â µÎ °³ÀÇ ÁÖÁ¦¸¦ ´Ù·ç°í ÀÖ´Ù.
½ÃÁß¿¡ ³ª¿Í ÀÖ´Â ´Ù¼öÀÇ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °ü·Ã µµ¼¿¡¼ ´Ù·çÁö ¾ÊÀº ¼öÇÐÀû ¹è°æÁö½Ä, ±âÃÊÀûÀÎ ¿ø¸® µîÀ» ´Ù·ç¾úÀ¸¸ç, À̸¦ ÅëÇØ ¿øÇÏ´Â µ¥ÀÌÅ͸¸ ÃßÃâÇÏ°í, Á¤·ÄÇϸç, ÀÌ»óÄ¡¸¦ ã°Å³ª °áÃøÄ¡¸¦ ä¿ì´Â º¸´Ù È¿°úÀûÀÎ ¹æ¹ý¿¡ ´ëÇØ ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô µÉ °ÍÀÌ´Ù.
¶ÇÇÑ, ÀÌ Ã¥ÀÇ Å« ÀåÁ¡ Áß Çϳª´Â Çö¾÷¿¡¼ ¸¹ÀÌ »ç¿ëÇÏ°í ¿©·¯ ÀÚ°Ý °ËÁõ¿¡¼µµ ÀÚÁÖ ´Ù·ç´Â Á¤ÇüÈµÈ Æ÷¸ËÀÇ ±×·¡ÇÁ ¹× Â÷Æ®µéÀ» ±âÃʺÎÅÍ °í±Þ È°¿ë ºÎºÐ±îÁö ¼¼¼¼ÇÏ°Ô ´Ù·ç¾ú´Ù´Â °ÍÀÌ´Ù. pandas¸¦ ÀÌ¿ëÇÏ¿© ¾ÆÁÖ °£´ÜÈ÷ ±×·¡ÇÁ¸¦ Ç¥ÇöÇÏ´Â ¹æ¹ýºÎÅÍ, matplotlib ¶Ç´Â seaborn ¶óÀ̺귯¸®¸¦ ÀÌ¿ëÇÏ¿© ±×·¡ÇÁ¸¦ Ç¥ÇöÇÏ´Â ºÎºÐ±îÁö Æø³Ð°Ô ´Ù·ç°í ÀÖ´Ù.
¸¸¾à µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°¡°¡ Àå·¡ÀÇ ¸ñÇ¥À̰ųª, µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® Àü¹®°¡ µîÀÇ ÀÚ°ÝÁõÀ» ÁغñÇÑ´Ù¸é ÀÌ Ã¥À¸·Î ½ÃÀÛÇÏ´Â °Íµµ ÈǸ¢ÇÑ ¼±ÅÃÀ̶ó »ý°¢ÇÑ´Ù.
ÀÌ Ã¥Àº ÆÄÀ̽㠹®¹ý(º¯¼ö, ÇÔ¼ö, ¹Ýº¹¹®, Á¶°Ç¹®, Ä÷º¼Ç ÀÚ·áÇü)À» ÀÌ¹Ì ÇнÀÇÑ »ç¶÷À» ´ë»óÀ¸·Î ¾²¿©Á³Áö¸¸, ¹®¹ýÀ» ¸ð¸£´Â »ç¶÷µéµµ ÇÊ¿äÇÑ ¹®¹ýÀ» ÇнÀÇÏ¸ç º»´Ù¸é ±×¸® ¾î·ÆÁö ¾Ê°Ô µû¶ó¿Ã ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀÌ´Ù.
ÀÌ Ã¥¿¡¼ Áö¸éÀÇ ºÎÁ·À¸·Î ¹Ìó ´Ù·çÁö ¸øÇÑ ¿¹ÃøÀû µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®(¸Ó½Å·¯´×, µö·¯´×)Àº ÇöÀç ÁýÇÊ ÁßÀ̹ǷΠ¸ÓÁö ¾Ê¾Æ ÃâÆÇµÉ ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀÌ´Ù.
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¡á ¸Ó¸®¸»
1. ÆÄÀ̽ã(Python)À¸·Î ½ÃÀÛÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®£¿
¡¡1.1 ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÇØ¾ß ÇÏ´Â ÀÌÀ¯£¿
¡¡1.2 ÆÄÀ̽㠰³¹ß µµ±¸(ÁÖÇÇÅͳëÆ®ºÏ) ¼³Ä¡ £¿
¡¡1.3 ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏ ½ÇÇà ¹× »ç¿ë ¹æ¹ý£¿
2. ³ÑÆÄÀÌ(Numpy)£¿
¡¡2.1 Numpy ±âÃÊ£¿
¡¡¡¡2.1.1 Numpy¿Í ListÀÇ ºñ±³£¿
¡¡¡¡2.1.2 Numpy ¼Ó¼º£¿
¡¡¡¡2.1.3 Numpy.arange() ÇÔ¼ö£¿
¡¡¡¡2.1.4 Numpy Åë°è °ü·Ã ÇÔ¼ö£¿
¡¡2.2 Numpy À妽Ì(indexing), ½½¶óÀ̽Ì(slicing), ¹Ýº¹(iterating)£¿
¡¡¡¡2.2.1 Numpy Àε¦½Ì°ú ½½¶óẠ̀̽¿
¡¡¡¡2.2.2 ³í¸®Àû Àε¦½Ì£¿
¡¡¡¡2.2.3 2Â÷¿ø ¹è¿¿¡¼ÀÇ Àε¦½Ì°ú ½½¶óẠ̀̽¿
¡¡2.3 °áÇÕ(concatenate)°ú ºÐ¸®(split)£¿
¡¡¡¡2.3.1 ¹è¿ÀÇ °áÇÕ°ú ÀüÄ¡(np.concatenate()¿Í np.transpose())£¿
¡¡¡¡2.3.2 ¹è¿ ºÐ¸®£¿
¡¡2.4 NumpyÀÇ Æ¯º°ÇÑ Çà·Ä°ú º¤ÅÍ£¿
¡¡¡¡2.4.1 np.zeros()£¿¿Í np.ones()£¿
¡¡¡¡2.4.2 np.full()£¿¿Í np.eye()£¿
¡¡¡¡2.4.3 np.random()£¿
3. ÆÇ´Ù½º(pandas) - ½Ã¸®Áî(Series)£¿
¡¡3.1 ½Ã¸®Áî »ý¼º°ú Á¤·Ä£¿
¡¡¡¡3.1.1 ½Ã¸®Áî »ý¼º£¿
¡¡¡¡3.1.2 ½Ã¸®Áî À妽Ì, ½½¶óẠ̀̽¿
¡¡¡¡3.1.3 ½Ã¸®Áî values º¯°æ, Ãß°¡£¿
¡¡¡¡3.1.4 ½Ã¸®Áî index¿Í values£¿
¡¡¡¡3.1.5 ½Ã¸®Áî index Àç¼³Á¤£¿
¡¡¡¡3.1.6 ½Ã¸®Áî Á¤·Ä£¿
¡¡3.2 ½Ã¸®Áî ÁÖ¿ä ¸Þ¼µå£¿
¡¡¡¡3.2.1 head()¿Í... tail()£¿
¡¡¡¡3.2.2 unique(), nunique() ±×¸®°í value_counts()£¿
4. ÆÇ´Ù½º(pandas) - µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ(DataFrame)£¿
¡¡4.1 µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ »ý¼º°ú Á¤·Ä£¿
¡¡¡¡4.1.1 µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ »ý¼º°ú À̸§ º¯°æ£¿
¡¡¡¡4.1.2 µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ Çà°ú ¿£¿
¡¡¡¡4.1.3 µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ Àε¦½Ì°ú ½½¶óẠ̀̽¿
¡¡¡¡4.1.4 µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ º¹»ç£¿
¡¡¡¡4.1.5 µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ Çࣿ/£¿¿ ¼±Åà ¹× Ãß°¡£¿
¡¡¡¡4.1.6 µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ ¿¬»ê£¿
¡¡¡¡4.1.7 µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ Çࣿ/£¿¿ »èÁ¦£¿
¡¡¡¡4.1.8 µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ ³í¸®Àû Àε¦½Ì£¿
¡¡¡¡4.1.9 µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ Á¤·Ä£¿
¡¡4.2 µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ(ÀÚ·áÇü)£¿
¡¡¡¡4.2.1 Category ŸÀÔ£¿
¡¡¡¡4.2.2 datatime ŸÀÔ£¿
5. ÆÇ´Ù½º(pandas) - µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ(DataFrame) ´Ù·ç±â£¿
¡¡5.1 CSV ÆÄÀÏ·Î µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ »ý¼º£¿
¡¡5.2 5.2 µ¥ÀÌÅÍ ¿ä¾à£¿
¡¡5.3 °áÃøÄ¡ Á¦°Å ¹× ´ëü£¿
¡¡¡¡5.3.1 °áÃø µ¥ÀÌÅÍ È®Àΰú NaNÀÇ Àṇ̀¿
¡¡¡¡5.3.2 °áÃø µ¥ÀÌÅÍ »èÁ¦£¿
¡¡¡¡5.3.3 °áÃøÄ¡¿¡ °ª ä¿ì±â£¿
¡¡¡¡5.3.4 °áÃøÄ¡ ´ÜÀÏ ´ëü£¿
¡¡¡¡5.3.5 °áÃøÄ¡ ´ÙÁß ´ëü(¸¶½ºÅ·°ú º¸°£)£¿
¡¡5.4 ¹®ÀÚ¿ µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®£¿
¡¡¡¡5.4.1 ÆÄÀ̽ãÀÇ ±âº» ¹®ÀÚ¿ ó¸® ÇÔ¼ö£¿
¡¡¡¡5.4.2 str ¾×¼¼¼¿Í ¹®ÀÚ¿ ó¸® ¸Þ¼µå£¿
¡¡¡¡5.4.3 Á¤±Ô Ç¥Çö½Ä£¿
¡¡¡¡5.4.4 str.contains()°ú str.startswith(), str.endswith()£¿
¡¡¡¡5.4.5 apply(), agg(), map(), applymap() ºñ±³£¿
¡¡5.5 µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ °áÇÕ°ú º´ÇÕ£¿
¡¡¡¡5.5.1 pandas.concat()£¿
¡¡¡¡5.5.2 pandas.merge()£¿
¡¡5.6 ±×·ì Áý°è¿Í ¸ÖƼÀ妽º£¿
¡¡¡¡5.6.1 groupby()£¿
¡¡¡¡5.6.2 ¸ÖƼÀ妽º¿Í swaplevel(), droplevel()£¿
¡¡¡¡5.6.3 groupby()¿¡ ¸ÖƼÀ妽º Àû¿ë£¿
¡¡¡¡5.6.4 pandas.transform()£¿
¡¡¡¡5.6.5 unstack()°ú stack()£¿
¡¡¡¡5.6.6 cross_tab()£¿
¡¡¡¡5.6.7 pivot()°ú pivots_table()£¿
¡¡
6. µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È£¿
¡¡6.1 pandasÀÇ plot()£¿
¡¡¡¡6.1.1 line ±×·¡ÇÁ£¿
¡¡¡¡6.1.2 box ±×·¡ÇÁ£¿
¡¡¡¡6.1.3 bar ±×·¡ÇÁ£¿
¡¡¡¡6.1.4 pie ±×·¡ÇÁ£¿
¡¡¡¡6.1.5 hist ±×·¡ÇÁ£¿
¡¡¡¡6.1.6 kde ±×·¡ÇÁ¿Í scatter ±×·¡ÇÁ£¿
¡¡6.2 matplotlib ¶óÀ̺귯¸®£¿
¡¡¡¡6.2.1 matplotlibÀ¸·Î ±âº» ±×·¡ÇÁ »ý¼º£¿
¡¡¡¡6.2.2 Figure »ý¼º°ú subplot Ãß°¡£¿
¡¡¡¡6.2.3 box ±×·¡ÇÁ¿Í bar ±×·¡ÇÁ£¿
¡¡¡¡6.2.4 pie ±×·¡ÇÁ£¿
¡¡¡¡6.2.5 hist ±×·¡ÇÁ£¿
¡¡¡¡6.2.6 scatter ±×·¡ÇÁ£¿
¡¡6.3 Seabron ¶óÀ̺귯¸®£¿
¡¡¡¡6.3.1 seabron ¿¹Á¦ µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® È°¿ë£¿
¡¡¡¡6.3.2 countplot()°ú barplot()£¿
¡¡¡¡6.3.3 histplot()°ú boxplot(), violinplot()£¿
¡¡¡¡6.3.4 scatterplot()°ú relplot()£¿
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Àüü 0°³ÀÇ ±¸¸ÅÈıⰡ ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼´Â °í°´´ÔÀÇ ´Ü¼ø º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯°ú ¹ÝÇ°¿¡ µå´Â ºñ¿ëÀº °í°´´ÔÀÌ ÁöºÒÄÉ µË´Ï´Ù.
´Ü, »óÇ°À̳ª ¼ºñ½º ÀÚüÀÇ ÇÏÀÚ·Î ÀÎÇÑ ±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°Àº ¹«·á·Î ¹ÝÇ° µË´Ï´Ù. |
|
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ °¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
»óÇ°À» °ø±Þ ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 7ÀÏÀ̳» °¡´É
°ø±Þ¹ÞÀ¸½Å »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀÌ Ç¥½Ã, ±¤°í ³»¿ë°ú ´Ù¸£°Å³ª ´Ù¸£°Ô ÀÌÇàµÈ °æ¿ì¿¡´Â °ø±Þ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 3°³¿ù À̳», ȤÀº ±×»ç½ÇÀ» ¾Ë°Ô µÈ ³¯ ¶Ç´Â ¾Ë ¼ö ÀÖ¾ú´ø ³¯·ÎºÎÅÍ 30ÀÏ À̳»
»óÇ°¿¡ ¾Æ¹«·± ÇÏÀÚ°¡ ¾ø´Â °æ¿ì ¼ÒºñÀÚÀÇ °í°´º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯Àº »óÇ°ÀÇ Æ÷Àå»óÅ µîÀÌ ÀüÇô ¼Õ»óµÇÁö ¾ÊÀº °æ¿ì¿¡ ÇÑÇÏ¿© °¡´É |
|
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
±¸¸ÅÈ®Á¤ ÀÌÈÄ(¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ÇÑÇÔ)
°í°´´ÔÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¸ê½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì
(´Ü, »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀ» È®ÀÎÇϱâ À§ÇÏ¿© Æ÷Àå µîÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì´Â Á¦¿Ü)
½Ã°£ÀÌ Áö³²¿¡ µû¶ó ÀçÆǸŰ¡ °ï¶õÇÒ Á¤µµ·Î ¹°Ç°ÀÇ °¡Ä¡°¡ ¶³¾îÁø °æ¿ì
Æ÷Àå °³ºÀµÇ¾î »óÇ° °¡Ä¡°¡ ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì |
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´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ¹ÝÇ° ȯºÒ |
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ´Ù¸¥ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°À» µ¿½Ã¿¡ ÁøÇàÇÒ ¼ö ¾ø½À´Ï´Ù.
1°³ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°ÀÌ ¿Ï·áµÈ ÈÄ ´Ù¸¥ Áö¿ª ¹ÝÇ°À» ÁøÇàÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ÀÌÁ¡ ¾çÇØÇØ Áֽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
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Áß°í»óÇ°ÀÇ ±³È¯ |
Áß°í»óÇ°Àº Á¦ÇÑµÈ Àç°í ³»¿¡¼ ÆǸŰ¡ ÀÌ·ç¾îÁö¹Ç·Î, ±³È¯Àº ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
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¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°ÀÇ È¯ºÒ |
¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ´ëÇÑ Ã¥ÀÓÀº ¿øÄ¢ÀûÀ¸·Î ¾÷ü¿¡°Ô ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ±³È¯/¹ÝÇ° Á¢¼ö½Ã ¹Ýµå½Ã ÆǸÅÀÚ¿Í ÇùÀÇ ÈÄ ¹ÝÇ° Á¢¼ö¸¦ ÇϼžßÇϸç, ¹ÝÇ°Á¢¼ö ¾øÀÌ ¹Ý¼ÛÇϰųª, ¿ìÆíÀ¸·Î º¸³¾ °æ¿ì »óÇ° È®ÀÎÀÌ ¾î·Á¿ö ȯºÒÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸´Ï À¯ÀÇÇϽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
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¹è¼Û¿¹Á¤ÀÏ ¾È³» |
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼´Â ¸ðµç »óÇ°¿¡ ´ëÇØ ¹è¼Û¿Ï·á¿¹Á¤ÀÏÀ» À¥»çÀÌÆ®¿¡ Ç¥½ÃÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
<ÀÎÅÍÆÄÅ© Á÷¹è¼Û »óÇ°> |
»óÇ°Àº ¿ù~Åä¿äÀÏ ¿ÀÀü 10½Ã ÀÌÀü ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ´çÀÏ Ãâ°í/´çÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù. |
»óÇ°Àº ¼¿ïÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀº ´çÀÏ Ãâ°í/ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇϸç,
¼¿ï¿ÜÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀÇ °æ¿ì´Â ¿ÀÈÄ 6½Ã±îÁö ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù.
(´Ü, ¿ù¿äÀÏÀº 12½Ã±îÁö ÁÖ¹®¿¡ ÇÑÇÔ)
|
»óÇ°Àº, ÀÔ°í¿¹Á¤ÀÏ(Á¦Ç°Ãâ½ÃÀÏ)+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù. |
~
»óÇ°Àº À¯ÅëƯ¼º»ó ÀÎÅÍÆÄÅ©¿¡¼ Àç°í¸¦ º¸À¯ÇÏÁö ¾ÊÀº »óÇ°À¸·Î ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø±âÁØÃâ°íÀÏ:ÀÎÅÍÆÄÅ©°¡ »óÇ°À» ¼ö±ÞÇÏ¿© ¹°·ùâ°í¿¡¼ Æ÷Àå/Ãâ°íÇϱâ±îÁö ¼Ò¿äµÇ´Â ½Ã°£
|
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<¾÷ü Á÷Á¢¹è¼Û/¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°> |
~
»óÇ°Àº ¾÷ü°¡ ÁÖ¹®À» È®ÀÎÇÏ°í, Ãâ°íÇϱâ±îÁö °É¸®´Â ½Ã°£ÀÔ´Ï´Ù. ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(2ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø5ÀÏÀ̳» Ãâ°í°¡ ½ÃÀÛµÇÁö ¾ÊÀ»½Ã, ¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°Àº ÀÚµ¿À¸·Î ÁÖ¹®ÀÌ Ãë¼ÒµÇ¸ç, °í°´´Ô²² Ç°Àýº¸»ó±ÝÀ» Áö±ÞÇØ µå¸³´Ï´Ù.
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¹è¼Ûºñ ¾È³» |
µµ¼(Áß°íµµ¼ Æ÷ÇÔ)¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û) À½¹Ý/DVD¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í À½¹Ý/DVD¸¦ ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø 1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®/Áß°íÁ÷¹è¼Û»óÇ°À» ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
¾÷üÁ÷Á¢¹è¼Û»óÇ°À» ±¸¸Å½Ã : ¾÷üº°·Î »óÀÌÇÑ ¹è¼Ûºñ Àû¿ë
* ¼¼Æ®»óÇ°ÀÇ °æ¿ì ºÎºÐÃë¼Ò ½Ã Ãß°¡ ¹è¼Ûºñ°¡ ºÎ°úµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
* ºÏÄ«Æ®¿¡¼ ¹è¼Ûºñ¾ø¾Ö±â ¹öÆ°À» Ŭ¸¯Çϼż, µ¿ÀϾ÷ü»óÇ°À» Á¶±Ý ´õ ±¸¸ÅÇϽøé, ¹è¼Ûºñ¸¦ Àý¾àÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
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Çؿܹè¼Û ¾È³» |
ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼¿¡¼´Â ±¹³»¿¡¼ ÁÖ¹®ÇϽðųª ÇØ¿Ü¿¡¼ ÁÖ¹®ÇÏ¿© ÇØ¿Ü·Î ¹è¼ÛÀ» ¿øÇÏ½Ç °æ¿ì DHL°ú Ư¾àÀ¸·Î Ã¥Á¤µÈ ¿ä±ÝÇ¥¿¡
ÀÇÇØ °³ÀÎÀÌ ÀÌ¿ëÇÏ´Â °æ¿ìº¸´Ù ¹è¼Û¿ä±ÝÀ» Å©°Ô ³·Ã߸ç DHL(www.dhl.co.kr)·Î Çؿܹè¼Û ¼ºñ½º¸¦ Á¦°øÇÕ´Ï´Ù.
Çؿܹè¼ÛÀº µµ¼/CD/DVD »óÇ°¿¡ ÇÑÇØ ¼ºñ½ºÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç, ´Ù¸¥ »óÇ°À» ºÏÄ«Æ®¿¡ ÇÔ²² ´ãÀ¸½Ç °æ¿ì Çؿܹè¼ÛÀÌ ºÒ°¡ÇÕ´Ï´Ù.
ÇØ¿ÜÁÖ¹®¹è¼Û ¼ºñ½º´Â ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼ ȸ¿ø °¡ÀÔÀ» Çϼž߸¸ ½Åû °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
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¾Ë¾ÆµÎ¼¼¿ä!!! |
µµ¸Å»ó ¹× Á¦ÀÛ»ç »çÁ¤¿¡ µû¶ó Ç°Àý/ÀýÆÇ µîÀÇ »çÀ¯·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
¿ÀǸ¶ÄϾ÷üÀÇ ¹è¼ÛÁö¿¬½Ã ÁÖ¹®ÀÌ ÀÚµ¿À¸·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ ¼·Î ´Ù¸¥ »óÇ°À» ÇÔ²² ÁÖ¹®ÇÒ °æ¿ì Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ °¡Àå ±ä ±âÁØÀ¸·Î ¹è¼ÛµË´Ï´Ù.
À¯ÅëÀÇ Æ¯¼º»ó Ãâ°í±â°£Àº ¿¹Á¤º¸´Ù ¾Õ´ç°ÜÁö°Å³ª ´ÊÃçÁú ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Åùè»ç ¹è¼ÛÀÏÀÎ ¼¿ï ¹× ¼öµµ±ÇÀº 1~2ÀÏ, Áö¹æÀº 2~3ÀÏ, µµ¼, »ê°£, ±ººÎ´ë´Â 3ÀÏ ÀÌ»óÀÇ ½Ã°£ÀÌ ¼Ò¿äµË´Ï´Ù. |
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