Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations100
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory6.6 KiB
Average record size in memory67.3 B

Variable types

Numeric1
Categorical5
Text2

Alerts

examin_ym has constant value ""Constant
respond_id is highly overall correlated with answrr_oc_area_nmHigh correlation
answrr_oc_area_nm is highly overall correlated with respond_idHigh correlation
answrr_oc_area_nm is highly imbalanced (87.9%)Imbalance
respond_id has unique valuesUnique
one_year_within_expr_lsr_cltur_value has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 10:20:47.487769
Analysis finished2023-12-10 10:20:48.834235
Duration1.35 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

respond_id
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct100
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean53325188
Minimum53322197
Maximum53377473
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T19:20:48.984533image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum53322197
5-th percentile53322455
Q153323056
median53323626
Q353324213
95-th percentile53324513
Maximum53377473
Range55276
Interquartile range (IQR)1157

Descriptive statistics

Standard deviation9257.4679
Coefficient of variation (CV)0.00017360404
Kurtosis29.572744
Mean53325188
Median Absolute Deviation (MAD)580.5
Skewness5.5503842
Sum5.3325188 × 109
Variance85700711
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T19:20:49.270822image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
53322197 1
 
1.0%
53323927 1
 
1.0%
53324178 1
 
1.0%
53324128 1
 
1.0%
53324093 1
 
1.0%
53324092 1
 
1.0%
53324072 1
 
1.0%
53324066 1
 
1.0%
53324010 1
 
1.0%
53323961 1
 
1.0%
Other values (90) 90
90.0%
ValueCountFrequency (%)
53322197 1
1.0%
53322315 1
1.0%
53322374 1
1.0%
53322375 1
1.0%
53322444 1
1.0%
53322456 1
1.0%
53322503 1
1.0%
53322600 1
1.0%
53322622 1
1.0%
53322633 1
1.0%
ValueCountFrequency (%)
53377473 1
1.0%
53377424 1
1.0%
53377405 1
1.0%
53324630 1
1.0%
53324591 1
1.0%
53324509 1
1.0%
53324483 1
1.0%
53324461 1
1.0%
53324432 1
1.0%
53324428 1
1.0%

examin_ym
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
202203
100 

Length

Max length6
Median length6
Mean length6
Min length6

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row202203
2nd row202203
3rd row202203
4th row202203
5th row202203

Common Values

ValueCountFrequency (%)
202203 100
100.0%

Length

2023-12-10T19:20:49.542210image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T19:20:49.726945image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
202203 100
100.0%

sexdstn_flag_cd
Categorical

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
M
53 
F
47 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowM
2nd rowF
3rd rowF
4th rowM
5th rowF

Common Values

ValueCountFrequency (%)
M 53
53.0%
F 47
47.0%

Length

2023-12-10T19:20:49.880997image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T19:20:50.030396image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
m 53
53.0%
f 47
47.0%

agrde_flag_nm
Categorical

Distinct5
Distinct (%)5.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
20대
26 
60대
26 
50대
21 
30대
14 
40대
13 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row30대
2nd row40대
3rd row20대
4th row60대
5th row60대

Common Values

ValueCountFrequency (%)
20대 26
26.0%
60대 26
26.0%
50대 21
21.0%
30대 14
14.0%
40대 13
13.0%

Length

2023-12-10T19:20:50.193568image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T19:20:50.365865image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
20대 26
26.0%
60대 26
26.0%
50대 21
21.0%
30대 14
14.0%
40대 13
13.0%

answrr_oc_area_nm
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)4.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
서울특별시
97 
경상북도
 
1
충청북도
 
1
경기도
 
1

Length

Max length5
Median length5
Mean length4.96
Min length3

Unique

Unique3 ?
Unique (%)3.0%

Sample

1st row서울특별시
2nd row경상북도
3rd row서울특별시
4th row서울특별시
5th row서울특별시

Common Values

ValueCountFrequency (%)
서울특별시 97
97.0%
경상북도 1
 
1.0%
충청북도 1
 
1.0%
경기도 1
 
1.0%

Length

2023-12-10T19:20:50.600762image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T19:20:50.783753image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 97
97.0%
경상북도 1
 
1.0%
충청북도 1
 
1.0%
경기도 1
 
1.0%

hshld_income_dgree_nm
Categorical

Distinct5
Distinct (%)5.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
300이상500만원 미만
29 
300만원 미만
26 
700만원 이상
18 
500이상700만원 미만
16 
무응답
11 

Length

Max length13
Median length8
Mean length9.7
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row300이상500만원 미만
2nd row무응답
3rd row무응답
4th row500이상700만원 미만
5th row500이상700만원 미만

Common Values

ValueCountFrequency (%)
300이상500만원 미만 29
29.0%
300만원 미만 26
26.0%
700만원 이상 18
18.0%
500이상700만원 미만 16
16.0%
무응답 11
 
11.0%

Length

2023-12-10T19:20:50.974050image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T19:20:51.161439image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
미만 71
37.6%
300이상500만원 29
15.3%
300만원 26
 
13.8%
700만원 18
 
9.5%
이상 18
 
9.5%
500이상700만원 16
 
8.5%
무응답 11
 
5.8%

wt3m_expr_lsr_cltur_value
Text

Distinct99
Distinct (%)99.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T19:20:51.593021image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length200
Median length103.5
Mean length85.1
Min length4

Characters and Unicode

Total characters8510
Distinct characters193
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique98 ?
Unique (%)98.0%

Sample

1st row박물관 관람, 국내 여행
2nd row영화관 관람, 국내 프로스포츠 영상 시청, 줄넘기-맨손체조-스트레칭 직접 하기, 국내 여행, 드라이브, 낮잠자기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 음악-라디오 감상, 독서, 계모임-동창회-사교모임, 수다-잡담하기
3rd row음악 직접 활동 및 수강하기, 걷기-속보-조깅 직접 하기, 등산 직접 하기, SNS -인터넷 커뮤니티 활동, 게임, 낮잠자기, 만화책 보기, 산책-걷기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 음악-라디오 감상, 요리-베이킹
4th row종교활동
5th row국내 여행, 사진 촬영, 산책-걷기, 쇼핑, 음악-라디오 감상
ValueCountFrequency (%)
직접 120
 
6.9%
하기 106
 
6.1%
영상 87
 
5.0%
시청 83
 
4.8%
관람 75
 
4.3%
국내 60
 
3.5%
쇼핑 46
 
2.7%
산책-걷기 45
 
2.6%
컨텐츠 44
 
2.5%
여행 42
 
2.4%
Other values (93) 1027
59.2%
2023-12-10T19:20:52.652811image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1637
 
19.2%
, 797
 
9.4%
- 523
 
6.1%
기 418
 
4.9%
관 165
 
1.9%
하 162
 
1.9%
영 134
 
1.6%
상 129
 
1.5%
직 123
 
1.4%
접 123
 
1.4%
Other values (183) 4299
50.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 5486
64.5%
Space Separator 1637
 
19.2%
Other Punctuation 797
 
9.4%
Dash Punctuation 523
 
6.1%
Uppercase Letter 60
 
0.7%
Lowercase Letter 7
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 418
 
7.6%
관 165
 
3.0%
하 162
 
3.0%
영 134
 
2.4%
상 129
 
2.4%
직 123
 
2.2%
접 123
 
2.2%
시 105
 
1.9%
보 98
 
1.8%
츠 98
 
1.8%
Other values (177) 3931
71.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 40
66.7%
N 20
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1637
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 797
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 523
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 7
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5486
64.5%
Common 2957
34.7%
Latin 67
 
0.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 418
 
7.6%
관 165
 
3.0%
하 162
 
3.0%
영 134
 
2.4%
상 129
 
2.4%
직 123
 
2.2%
접 123
 
2.2%
시 105
 
1.9%
보 98
 
1.8%
츠 98
 
1.8%
Other values (177) 3931
71.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
1637
55.4%
, 797
27.0%
- 523
 
17.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 40
59.7%
N 20
29.9%
e 7
 
10.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5486
64.5%
ASCII 3024
35.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1637
54.1%
, 797
26.4%
- 523
 
17.3%
S 40
 
1.3%
N 20
 
0.7%
e 7
 
0.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 418
 
7.6%
관 165
 
3.0%
하 162
 
3.0%
영 134
 
2.4%
상 129
 
2.4%
직 123
 
2.2%
접 123
 
2.2%
시 105
 
1.9%
보 98
 
1.8%
츠 98
 
1.8%
Other values (177) 3931
71.7%

one_year_within_expr_lsr_cltur_value
Text

UNIQUE 

Distinct100
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T19:20:53.118684image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length200
Median length127
Mean length113.37
Min length4

Characters and Unicode

Total characters11337
Distinct characters193
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique100 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row박물관 관람, 영화관 관람, 기타 문화예술관람, 국내 여행, 드라이브, 캠핑-차박, 기타 관광-여행
2nd row영화관 관람, 국내 프로스포츠 영상 시청, 줄넘기-맨손체조-스트레칭 직접 하기, 국내 여행, 드라이브, 낮잠자기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 음악-라디오 감상, 독서, 계모임-동창회-사교모임, 수다-잡담하기
3rd row음악 공연 관람, 음악 직접 활동 및 수강하기, 걷기-속보-조깅 직접 하기, 등산 직접 하기, 국내 여행, 드라이브, 소풍-피크닉, 테마파크-시설 방문, 해외여행, 기타 관광-여행, SNS -인터넷 커뮤니티 활동, 게임, 낮잠자기, 만화책 보기, 맛집-카페 탐방, 보드게임-퍼즐-바둑-장기-체스 등, 사진 촬영, 산책-걷기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 음악-
4th row종교활동
5th row걷기-속보-조깅 직접 하기, 등산 직접 하기, 국내 여행, 캠핑-차박, 해외여행, 사진 촬영, 산책-걷기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 음악-라디오 감상, 계모임-동창회-사교모임, 수다-잡담하기
ValueCountFrequency (%)
직접 185
 
7.9%
하기 152
 
6.5%
관람 144
 
6.2%
영상 100
 
4.3%
시청 92
 
3.9%
국내 90
 
3.9%
기타 66
 
2.8%
여행 65
 
2.8%
컨텐츠 48
 
2.1%
산책-걷기 46
 
2.0%
Other values (99) 1346
57.7%
2023-12-10T19:20:53.868247image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2235
 
19.7%
, 1042
 
9.2%
- 685
 
6.0%
기 533
 
4.7%
관 293
 
2.6%
하 223
 
2.0%
직 198
 
1.7%
접 197
 
1.7%
영 168
 
1.5%
람 151
 
1.3%
Other values (183) 5612
49.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 7307
64.5%
Space Separator 2235
 
19.7%
Other Punctuation 1042
 
9.2%
Dash Punctuation 685
 
6.0%
Uppercase Letter 60
 
0.5%
Lowercase Letter 8
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 533
 
7.3%
관 293
 
4.0%
하 223
 
3.1%
직 198
 
2.7%
접 197
 
2.7%
영 168
 
2.3%
람 151
 
2.1%
스 147
 
2.0%
상 142
 
1.9%
츠 134
 
1.8%
Other values (177) 5121
70.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 40
66.7%
N 20
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2235
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1042
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 685
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 8
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 7307
64.5%
Common 3962
34.9%
Latin 68
 
0.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 533
 
7.3%
관 293
 
4.0%
하 223
 
3.1%
직 198
 
2.7%
접 197
 
2.7%
영 168
 
2.3%
람 151
 
2.1%
스 147
 
2.0%
상 142
 
1.9%
츠 134
 
1.8%
Other values (177) 5121
70.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
2235
56.4%
, 1042
26.3%
- 685
 
17.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 40
58.8%
N 20
29.4%
e 8
 
11.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 7307
64.5%
ASCII 4030
35.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2235
55.5%
, 1042
25.9%
- 685
 
17.0%
S 40
 
1.0%
N 20
 
0.5%
e 8
 
0.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 533
 
7.3%
관 293
 
4.0%
하 223
 
3.1%
직 198
 
2.7%
접 197
 
2.7%
영 168
 
2.3%
람 151
 
2.1%
스 147
 
2.0%
상 142
 
1.9%
츠 134
 
1.8%
Other values (177) 5121
70.1%

Interactions

2023-12-10T19:20:48.253190image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-10T19:20:54.017589image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
respond_idsexdstn_flag_cdagrde_flag_nmanswrr_oc_area_nmhshld_income_dgree_nmwt3m_expr_lsr_cltur_valueone_year_within_expr_lsr_cltur_value
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Missing values

2023-12-10T19:20:48.488381image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T19:20:48.736711image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

Sample

respond_idexamin_ymsexdstn_flag_cdagrde_flag_nmanswrr_oc_area_nmhshld_income_dgree_nmwt3m_expr_lsr_cltur_valueone_year_within_expr_lsr_cltur_value
053322197202203M30대서울특별시300이상500만원 미만박물관 관람, 국내 여행박물관 관람, 영화관 관람, 기타 문화예술관람, 국내 여행, 드라이브, 캠핑-차박, 기타 관광-여행
153377405202203F40대경상북도무응답영화관 관람, 국내 프로스포츠 영상 시청, 줄넘기-맨손체조-스트레칭 직접 하기, 국내 여행, 드라이브, 낮잠자기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 음악-라디오 감상, 독서, 계모임-동창회-사교모임, 수다-잡담하기영화관 관람, 국내 프로스포츠 영상 시청, 줄넘기-맨손체조-스트레칭 직접 하기, 국내 여행, 드라이브, 낮잠자기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 음악-라디오 감상, 독서, 계모임-동창회-사교모임, 수다-잡담하기
253322315202203F20대서울특별시무응답음악 직접 활동 및 수강하기, 걷기-속보-조깅 직접 하기, 등산 직접 하기, SNS -인터넷 커뮤니티 활동, 게임, 낮잠자기, 만화책 보기, 산책-걷기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 음악-라디오 감상, 요리-베이킹음악 공연 관람, 음악 직접 활동 및 수강하기, 걷기-속보-조깅 직접 하기, 등산 직접 하기, 국내 여행, 드라이브, 소풍-피크닉, 테마파크-시설 방문, 해외여행, 기타 관광-여행, SNS -인터넷 커뮤니티 활동, 게임, 낮잠자기, 만화책 보기, 맛집-카페 탐방, 보드게임-퍼즐-바둑-장기-체스 등, 사진 촬영, 산책-걷기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 음악-
353322374202203M60대서울특별시500이상700만원 미만종교활동종교활동
453322375202203F60대서울특별시500이상700만원 미만국내 여행, 사진 촬영, 산책-걷기, 쇼핑, 음악-라디오 감상걷기-속보-조깅 직접 하기, 등산 직접 하기, 국내 여행, 캠핑-차박, 해외여행, 사진 촬영, 산책-걷기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 음악-라디오 감상, 계모임-동창회-사교모임, 수다-잡담하기
553322444202203F20대서울특별시300만원 미만미술관-전시관 관람, 쇼핑, 독서, 기타 자기계발-자기관리문학 행사 관람, 미술관-전시관 관람, 박물관 관람, 기타 문화예술 직접 활동 및 수강하기, 국내 여행, 드라이브, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 독서, 기타 자기계발-자기관리
653322456202203M60대서울특별시300만원 미만박물관 관람, 영화관 관람, 국내 프로스포츠 영상 시청, 골프 영상 시청, 기타 스포츠 영상-현장 관람, 걷기-속보-조깅 직접 하기, 등산 직접 하기, 줄넘기-맨손체조-스트레칭 직접 하기, 기타 스포츠-운동 직접하기, 국내 여행, 드라이브, 소풍-피크닉, 기타 관광-여행, 낮잠자기, 맛집-카페 탐방, 사진 촬영, 산책-걷기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 계모박물관 관람, 영화관 관람, 국내 프로스포츠 영상 시청, 골프 영상 시청, 기타 스포츠 영상-현장 관람, 걷기-속보-조깅 직접 하기, 등산 직접 하기, 줄넘기-맨손체조-스트레칭 직접 하기, 기타 스포츠-운동 직접하기, 국내 여행, 드라이브, 소풍-피크닉, 기타 관광-여행, 낮잠자기, 맛집-카페 탐방, 사진 촬영, 산책-걷기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 기타
753377424202203F60대서울특별시300이상500만원 미만걷기-속보-조깅 직접 하기걷기-속보-조깅 직접 하기, 테마파크-시설 방문
853322503202203F50대서울특별시500이상700만원 미만음악 공연 관람, 국내 여행, 산책-걷기, 영상 컨텐츠 시청, 음악-라디오 감상, 독서, 반려동물 돌보기, 어학-기술-자격증 취득, 요리-베이킹, 수다-잡담하기, 종교활동영화관 관람, 음악 공연 관람, 국내 여행, 산책-걷기, 영상 컨텐츠 시청, 음악-라디오 감상, 독서, 반려동물 돌보기, 어학-기술-자격증 취득, 요리-베이킹, 수다-잡담하기, 종교활동
953322600202203F60대서울특별시300이상500만원 미만걷기-속보-조깅 직접 하기, 요리-베이킹, 인테리어, 종교활동걷기-속보-조깅 직접 하기, 줄넘기-맨손체조-스트레칭 직접 하기, 기타 스포츠-운동 직접하기, 기타 관광-여행, 생활공예-원예, 요리-베이킹, 인테리어, 기타 자기계발-자기관리, 종교활동
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9053324414202203F20대서울특별시300만원 미만영화관 관람, 라켓스포츠 직접 하기, 국내 여행, 드라이브, 소풍-피크닉, SNS -인터넷 커뮤니티 활동, 게임, 낮잠자기, 쇼핑, 수집, 음악-라디오 감상, 음주-유흥, 독서, 계모임-동창회-사교모임, 수다-잡담하기연극-뮤지컬 관람, 영화관 관람, 미술 직접 활동 및 수강하기, 라켓스포츠 직접 하기, 요가-필라테스 직접 하기, 국내 여행, 드라이브, 소풍-피크닉, SNS -인터넷 커뮤니티 활동, 게임, 낮잠자기, 쇼핑, 수집, 음악-라디오 감상, 음주-유흥, 독서, 계모임-동창회-사교모임, 수다-잡담하기
9153324422202203F40대서울특별시300이상500만원 미만게임, 낮잠자기, 쇼핑, 수집, 영상 컨텐츠 시청, 기타 취미-오락-휴식, 독서게임, 낮잠자기, 쇼핑, 수집, 영상 컨텐츠 시청, 기타 취미-오락-휴식, 독서
9253324425202203M30대서울특별시300이상500만원 미만연극-뮤지컬 관람, 걷기-속보-조깅 직접 하기, 골프 직접 하기, 등산 직접 하기, 헬스-보디빌딩 직접 하기, 국내 여행, 드라이브, SNS -인터넷 커뮤니티 활동, 낮잠자기, 맛집-카페 탐방, 보드게임-퍼즐-바둑-장기-체스 등, 사진 촬영, 산책-걷기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 영상 컨텐츠 제작, 독서, 신문-잡지보기, 어학-기술-자격증 취득, 수다-잡연극-뮤지컬 관람, 음악 공연 관람, 걷기-속보-조깅 직접 하기, 골프 직접 하기, 등산 직접 하기, 헬스-보디빌딩 직접 하기, 국내 여행, 드라이브, 액티비티-체험, SNS -인터넷 커뮤니티 활동, 낮잠자기, 맛집-카페 탐방, 보드게임-퍼즐-바둑-장기-체스 등, 사진 촬영, 산책-걷기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 영상 컨텐츠 제작, 음주-유흥, 독서, 신
9353324428202203F20대서울특별시300만원 미만국내 프로스포츠 영상 시청, 국내 프로스포츠 현장 관람, SNS -인터넷 커뮤니티 활동, 게임, 낮잠자기, 만화책 보기, 산책-걷기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 음악-라디오 감상, 독서연극-뮤지컬 관람, 음악 공연 관람, 국내 프로스포츠 영상 시청, 국내 프로스포츠 현장 관람, 걷기-속보-조깅 직접 하기, 자전거-싸이클-산악자전거 직접 타기, SNS -인터넷 커뮤니티 활동, 게임, 낮잠자기, 만화책 보기, 산책-걷기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 음악-라디오 감상, 독서, 어학-기술-자격증 취득
9453324432202203M20대서울특별시무응답보드게임-퍼즐-바둑-장기-체스 등보드게임-퍼즐-바둑-장기-체스 등
9553324461202203F20대서울특별시무응답연극-뮤지컬 관람, 걷기-속보-조깅 직접 하기, 등산 직접 하기, 기타 스포츠-운동 직접하기, 국내 여행, 액티비티-체험, 테마파크-시설 방문, 해외여행, 게임, 낮잠자기, 만화책 보기, 맛집-카페 탐방, 보드게임-퍼즐-바둑-장기-체스 등, 산책-걷기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 음악-라디오 감상, 독서, 반려동물 돌보기, 신문-잡지보기, 어학-기술-자격증문학 행사 관람, 미술관-전시관 관람, 박물관 관람, 연극-뮤지컬 관람, 영화관 관람, 기타 문화예술관람, 문학 직접 활동 및 수강하기, 미술 직접 활동 및 수강하기, 걷기-속보-조깅 직접 하기, 등산 직접 하기, 요가-필라테스 직접 하기, 줄넘기-맨손체조-스트레칭 직접 하기, 기타 스포츠-운동 직접하기, 국내 여행, 액티비티-체험, 테마파크-시설 방문,
9653324483202203M30대서울특별시300만원 미만SNS -인터넷 커뮤니티 활동, 갬블, 게임, 낮잠자기, 만화책 보기, 맛집-카페 탐방, 산책-걷기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 음악-라디오 감상, 인테리어, 기타 자기계발-자기관리, 수다-잡담하기문학 행사 관람, 미술관-전시관 관람, 연극-뮤지컬 관람, 영화관 관람, 국내 여행, 드라이브, 소풍-피크닉, SNS -인터넷 커뮤니티 활동, 갬블, 게임, 낮잠자기, 만화책 보기, 맛집-카페 탐방, 산책-걷기, 쇼핑, 영상 컨텐츠 시청, 음악-라디오 감상, 어학-기술-자격증 취득, 인테리어, 기타 자기계발-자기관리, 계모임-동창회-사교모임, 수다-잡담하기
9753324509202203M20대서울특별시300이상500만원 미만등산 직접 하기, 헬스-보디빌딩 직접 하기, 국내 여행미술관-전시관 관람, 영화관 관람, 기타 스포츠 영상-현장 관람, 걷기-속보-조깅 직접 하기, 등산 직접 하기, 헬스-보디빌딩 직접 하기, 국내 여행, 액티비티-체험
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9953324630202203M60대서울특별시300만원 미만영화관 관람, 등산 직접 하기, 국내 여행박물관 관람, 영화관 관람, 걷기-속보-조깅 직접 하기, 등산 직접 하기, 줄넘기-맨손체조-스트레칭 직접 하기, 국내 여행, 드라이브