{"product_id":"154502","title":"처음이야? 파이썬 데이터 분석","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jYDPLMt7e0tzNO3YAswL8NzwFuLVv.png?v=1765080415\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003e처음이야? 파이썬 데이터 분석\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/147129792\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eDescription\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e책소개\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e처음 배우는 사람도, 바로 따라 하며 익히는 파이썬 데이터 분석 입문서\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e『처음이야, 파이썬 데이터 분석』은 파이썬을 처음 접하는 사람도 바로 실습할 수 있도록 구성된 데이터 분석 입문서이다.\u003cbr\u003e복잡한 이론보다는 구글 코랩 환경을 활용한 실습 중심 구성으로, NumPy와 Pandas를 활용한 배열 계산, 데이터 전처리, 통계 요약, 고윳값 분석 등의 기능을 하나하나 따라 하며 익힐 수 있도록 짜임새 있게 설계되었다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e특히 설치 없이 웹에서 실습 가능한 구글 코랩 환경을 안내하여, 프로그램 설치에 어려움을 느끼는 초보자도 부담 없이 시작할 수 있다.\u003cbr\u003e각 장마다 주요 이론과 실습 코드를 연결하고, 예제를 파일 단위로 제공하며, 이해를 돕는 팁과 주석으로 실무에 바로 연결할 수 있도록 돕는다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e데이터 분석이 처음인 독자도, 엑셀만 써오던 직장인도 이 책 한 권으로 파이썬 기반 데이터 분석의 핵심 흐름을 이해하고 실무에 활용할 수 있다.\u003cbr\u003e처음 시작하는 사람에게 가장 친절한 데이터 분석 길잡이, 바로 이 책이다.\u003cbr\u003e\n\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003e 책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다.\u003cbr\u003e\u003cspan\u003e미리보기\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e목차\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e1장 데이터 분석 시작하기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e1.1 데이터 분석\u003cbr\u003e1.2 개발 환경 구축(구글 코랩) \u003cbr\u003e구글 코랩 개요 \u003cbr\u003e구글 코랩 주요 특징 \u003cbr\u003e구글 코랩 시작 \u003cbr\u003e구글 코랩 환경설정 \u003cbr\u003e데이터 불러오기 \u003cbr\u003e코드 작성 및 실행 \u003cbr\u003e깨짐 오류 해결 \u003cbr\u003e마무리 실습문제 \u003cbr\u003e마무리 실습문제 정답 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e2장 NumPy\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e2.1 NumPy 개요\u003cbr\u003eNumPy 개념 \u003cbr\u003eNumPy 특징 \u003cbr\u003eNumPy 확인 \u003cbr\u003eNumPy와 리스트의 차이점 \u003cbr\u003e2.2 배열 생성 \u003cbr\u003enp.array( ) 함수 \u003cbr\u003enp.zeros( ) 함수 \u003cbr\u003enp.ones( ) 함수 \u003cbr\u003enp.full( ) 함수 \u003cbr\u003enp.empty( ) 함수 \u003cbr\u003enp.arange( ) 함수 \u003cbr\u003enp.linspace( ) 함수\u003cbr\u003e2.3 배열의 주요 속성 \u003cbr\u003eshape 속성 \u003cbr\u003edtype 속성 \u003cbr\u003esize 속성 \u003cbr\u003endim 속성 \u003cbr\u003eflat 속성 \u003cbr\u003e2.4 배열의 데이터 타입 \u003cbr\u003e기본 데이터 타입 \u003cbr\u003e데이터 타입 변환 - astype( ) 함수\u003cbr\u003e2.5 배열의 인덱싱 \u003cbr\u003e기본 인덱싱 \u003cbr\u003e다차원 배열 인덱싱 \u003cbr\u003e음수 인덱싱 \u003cbr\u003e다차원 배열에서의 음수 인덱싱 \u003cbr\u003eBoolean 인덱싱 \u003cbr\u003e팬시 인덱싱 \u003cbr\u003e다중 팬시 인덱싱 \u003cbr\u003e2.6 배열의 슬라이싱 \u003cbr\u003e기본 슬라이싱 \u003cbr\u003e다차원 배열 슬라이싱 \u003cbr\u003e슬라이싱을 이용한 행\/열 선택 \u003cbr\u003e음수 슬라이싱 \u003cbr\u003eBoolean 배열을 사용한 슬라이싱 \u003cbr\u003e배열을 사용한 슬라이싱 \u003cbr\u003e2.7 배열의 연산 \u003cbr\u003e산술 연산 \u003cbr\u003e지수 연산 \u003cbr\u003e배열의 비교 연산 \u003cbr\u003e배열과 스칼라 연산 \u003cbr\u003e논리 연산 \u003cbr\u003e제곱근 \u003cbr\u003e2.8 배열 비교 \u003cbr\u003e요소별 비교 \u003cbr\u003e배열 간 비교 \u003cbr\u003enp.all( ) \u003cbr\u003enp.any( ) \u003cbr\u003enp.array_equal( ) \u003cbr\u003e2.9 배열 병합 \u003cbr\u003e2.10 배열 정렬 \u003cbr\u003e1차원 배열 정렬 \u003cbr\u003e다차원 배열 정렬 \u003cbr\u003e내림차순 정렬 \u003cbr\u003e원본 배열 정렬 - ndarray.sort( ) \u003cbr\u003e다중 조건 정렬 - np.lexsort( ) \u003cbr\u003e2.11 배열 필터링 \u003cbr\u003e기본 필터링 \u003cbr\u003e다차원 배열 필터링 \u003cbr\u003enp.where( )를 사용한 필터링 \u003cbr\u003e마스크 배열을 이용한 필터링 - ma.array( ) \u003cbr\u003e복합 조건을 사용한 필터링 \u003cbr\u003enp.extract( )를 사용한 조건 기반 추출 \u003cbr\u003e2.12 배열의 통계 \u003cbr\u003e최솟값 - np.min( ) \u003cbr\u003e최댓값 - np.max( ) \u003cbr\u003e데이터 범위 - np.ptp( ) \u003cbr\u003e합계(Sum) - np.sum( ) \u003cbr\u003e평균(Mean) - np.mean( ) \u003cbr\u003e중위수(Median) - np.median( ) \u003cbr\u003e분산(Variance) - np.var( ) \u003cbr\u003e표준편차(Standard Deviation) - np.std( ) \u003cbr\u003e사분위수(Quantiles) - np.percentile( ) \u003cbr\u003e마무리 실습문제 \u003cbr\u003e마무리 실습문제 정답 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e3장 Pandas\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e3.1 Pandas 개요 \u003cbr\u003ePandas 개념 \u003cbr\u003ePandas 특징 \u003cbr\u003ePandas 확인 \u003cbr\u003eNumPy와 Pandas \u003cbr\u003e3.2 Series \u003cbr\u003eSeries 개념 \u003cbr\u003eSeries 특징 \u003cbr\u003eSeries와 리스트의 차이점 \u003cbr\u003eSeries 생성 방법 \u003cbr\u003eSeries 구조 확인 \u003cbr\u003e데이터 조회 \u003cbr\u003e인덱싱 및 슬라이싱 \u003cbr\u003e데이터 추가 \u003cbr\u003eSeries 값 수정 \u003cbr\u003e인덱스 이름 변경 - rename( ) \u003cbr\u003e데이터 통계 및 요약 \u003cbr\u003e고윳값 확인 \u003cbr\u003e데이터 필터링 및 조건 선택 \u003cbr\u003eSeries의 데이터 연결 - concat( ) \u003cbr\u003e데이터 정렬 \u003cbr\u003e데이터 그룹화 및 집계 \u003cbr\u003e3.3 DataFrame \u003cbr\u003eDataFrame 개념 \u003cbr\u003eDataFrame과 리스트의 차이점 \u003cbr\u003eDataFrame 생성 방법 \u003cbr\u003eDataFrame 구조 확인 \u003cbr\u003e데이터 조회 \u003cbr\u003e인덱싱 및 슬라이싱 \u003cbr\u003e데이터 추가 \u003cbr\u003eDataFrame 값 수정 \u003cbr\u003e열 이름 변경 \u003cbr\u003e데이터 통계 및 요약 \u003cbr\u003e고윳값 확인 \u003cbr\u003e데이터 필터링 및 조건 선택 - 다중 조건 필터링 \u003cbr\u003e데이터 병합 및 결합 \u003cbr\u003e데이터 정렬 \u003cbr\u003e데이터 그룹화 및 집계 \u003cbr\u003e3.4 Series와 DataFrame \u003cbr\u003eSeries와 DataFrame의 차이점 \u003cbr\u003e마무리 실습문제 \u003cbr\u003e마무리 실습문제 정답 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e4장 matplotlib\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e4.1 matplotlib 개요 \u003cbr\u003ematplotlib 개념 \u003cbr\u003ematplotlib 설치 \u003cbr\u003e4.2 matplotlib 기능 \u003cbr\u003e플롯(Plot) \u003cbr\u003e선 그래프(Line Plot) \u003cbr\u003e막대 그래프(Bar Chart) \u003cbr\u003e파이 차트(Pie Chart) \u003cbr\u003e산점도(Scatter Plot) \u003cbr\u003e히스토그램(Histogram) \u003cbr\u003e서브플롯(subplot) \u003cbr\u003e플롯 이미지 \u003cbr\u003e4.3 seaborn 개요 및 기능\u003cbr\u003eseaborn 개념 \u003cbr\u003eseaborn 설치 \u003cbr\u003e히트맵(Heatmap) \u003cbr\u003e클러스터맵(Clustermap) \u003cbr\u003e박스플롯(Boxplot) \u003cbr\u003e카운트플롯(Countplot) \u003cbr\u003e마무리 실습문제 \u003cbr\u003e마무리 실습문제 정답 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e5장 데이터 전처리\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e5.1 데이터 준비 및 불러오기 \u003cbr\u003eCSV 파일 불러오기 \u003cbr\u003e엑셀 파일 불러오기 \u003cbr\u003eJSON 파일 불러오기 \u003cbr\u003e5.2 데이터 탐색 \u003cbr\u003e데이터 구조 이해 \u003cbr\u003e통계적 요약 \u003cbr\u003e5.3 데이터 전처리 \u003cbr\u003e데이터 결측값 처리 \u003cbr\u003e중복 데이터 제거 \u003cbr\u003e5.4 데이터 변환 \u003cbr\u003e데이터 형식 변환 \u003cbr\u003e범주형 데이터 인코딩 \u003cbr\u003e데이터 정규화 및 표준화 \u003cbr\u003e데이터 인덱싱 \u003cbr\u003e데이터 슬라이싱 \u003cbr\u003e데이터 정렬 \u003cbr\u003e5.5 데이터 저장 \u003cbr\u003eCSV 형식으로 저장 \u003cbr\u003eExcel 형식으로 저장 \u003cbr\u003eJSON 형식으로 저장 \u003cbr\u003e마무리 실습문제 \u003cbr\u003e마무리 실습문제 정답 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e6장 데이터 분석\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e6.1 마케팅 및 고객 분석 \u003cbr\u003e6.2 금융 및 리스크 관리 \u003cbr\u003e6.3 의료 및 헬스케어 \u003cbr\u003e6.4 제조 및 품질관리 \u003cbr\u003e6.5 공공 정책 및 사회 문제 해결 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e7장 케글(kaggle) 실습\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e7.1 케글(kaggle) 개요 \u003cbr\u003e케글 개념 \u003cbr\u003e케글 특징 \u003cbr\u003e케글 준비\u003cbr\u003e7.2 케글 실습 \u003cbr\u003e타이타닉 생존자 예측 문제(Titanic - Machine Learning from Disaster) \u003cbr\u003e주택 가격 예측 문제(House Prices - Advanced Regression Techniques) \u003cbr\u003e신용카드 사기 탐지 문제(Credit Card Fraud Detection) \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e8장 공공데이터 실습\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e8.1 공공데이터 개요 \u003cbr\u003e공공데이터 개념 \u003cbr\u003e공공데이터 특징 \u003cbr\u003e8.2 공공데이터 실습 \u003cbr\u003e대기오염 데이터 분석 \u003cbr\u003e서울시 자전거 대여 데이터 분석 \u003cbr\u003e지역별 인구통계 데이터 분석 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e별책부록 핵심노트\u003cbr\u003e핵심 필기노트 \u003cbr\u003e핵심 용어노트 \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e상세 이미지\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate5372\/MidCate003\/537123429(2).jpg\" border=\"0\" alt=\"상세 이미지 1\"\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e출판사 리뷰\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  비개발자의 시선에서 시작하는 데이터 분석 입문서\u003cbr\u003e복잡한 용어나 이론 중심 설명이 아닌, 실무 중심의 문제 해결과 업무 흐름 이해를 바탕으로 파이썬 분석을 쉽고 현실감 있게 소개합니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e구글 코랩을 기반으로 한 설치 없는 실습 환경 제공\u003cbr\u003e초보자도 환경 설정에 부담 없이 시작할 수 있도록 클라우드 실습 환경(Colab)을 중심으로 구성해 접근성을 높였습니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e단계별 실습 문제와 코드 파일 제공\u003cbr\u003e각 장마다 실습 문제와 해설 코드를 제공하여 학습 성과를 점검하고, 실무에 필요한 응용력을 키울 수 있습니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e동영상 강의와 연동된 학습 지원\u003cbr\u003e모든 실습 코드를 동영상으로 따라 하며 학습할 수 있도록 구성되어 있어, 독학이 어려운 분들도 눈으로 보고 손으로 익힐 수 있습니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e파이썬 데이터 분석이 처음이라면, 이 책이 가장 좋은 출발점이 되어줄 것입니다.\u003cbr\u003e『처음이야, 파이썬 데이터 분석』은 저자가 실제 강의와 실습 현장에서 쌓아온 노하우를 바탕으로 구성한 도서로, 단순한 문법 설명을 넘어 동영상과 스터티를 통해 함께 공부해 나갑니다.\u003cbr\u003e구글 코랩 환경을 기반으로 설치 부담 없이 바로 실습할 수 있으며, NumPy와 Pandas의 기초부터 통계 분석과 실무 활용까지 차근차근 따라갈 수 있도록 구성되어 있어 데이터 분석의 흐름을 자연스럽게 익힐 수 있습니다.\u003cbr\u003e숫자와 코드에 낯선 분들도 안심하고 시작할 수 있도록 예제와 해설, 팁을 아낌없이 담았습니다.\u003cbr\u003e데이터를 읽고, 이해하고, 설명하고 싶은 모든 분들께 추천합니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e[이 책에서 배우는 내용]\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e데이터 분석의 기본 개념과 환경 구축\u003cbr\u003e데이터 분석이 무엇인지 이해하고, 구글 코랩을 통해 별도 설치 없이 실습 가능한 환경을 설정합니다.\u003cbr\u003e초보자도 클라우드 기반 환경에서 파이썬 분석을 바로 시작할 수 있습니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e고성능 수치 계산을 위한 NumPy 활용법\u003cbr\u003e다차원 배열을 효율적으로 다루기 위한 NumPy의 주요 함수와 속성, 인덱싱과 슬라이싱 기법, 브로드캐스팅, 통계 계산 등 다양한 기능을 배우며 배열 기반 연산의 기초를 다집니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003eSeries와 DataFrame을 활용한 Pandas 실전 분석 기법\u003cbr\u003ePandas의 핵심 구조인 Series와 DataFrame을 이용해 데이터 조회, 정렬, 필터링, 통계, 그룹화, 결합 등 데이터 분석에 필수적인 기능을 실습 중심으로 익힙니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e통계와 시각화 기반의 데이터 통찰 도출\u003cbr\u003evalue_counts, describe, mean, std, groupby, apply 등 다양한 통계 함수로 데이터를 요약하고, 시각화를 통해 통찰력을 얻는 방법을 학습합니다.\u003cbr\u003e분석 흐름에 맞춘 실전 예제도 함께 제공합니다.\u003cbr\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eGOODS SPECIFICS\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e발행일 : \u003c\/strong\u003e2025년 06월 20일\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e쪽수, 무게, 크기 : \u003c\/strong\u003e424쪽 | 1,094g | 190*257*21mm\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN13 : \u003c\/strong\u003e9788931478013\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN10 : \u003c\/strong\u003e8931478011\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\u003c\/center\u003e\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893430976554,"sku":"154502","price":38.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/0504374973c2a912fdb838b11a098282.jpg?v=1765401734","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/ko\/products\/154502","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}