Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations3660
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory118.1 KiB
Average record size in memory33.0 B

Variable types

DateTime1
Numeric1
Text2

Dataset

Description뉴스데이터베이스 "BIGKinds" 기반 분석 자료, 기사 메타정보
Author한국언론진흥재단
URLhttps://www.data.go.kr/data/15072751/fileData.do

Reproduction

Analysis started2023-12-11 22:45:54.117637
Analysis finished2023-12-11 22:45:55.329986
Duration1.21 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

일자
Date

Distinct366
Distinct (%)10.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size28.7 KiB
Minimum2012-01-01 00:00:00
Maximum2012-12-31 00:00:00
2023-12-12T07:45:55.389802image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T07:45:55.514286image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

순위
Real number (ℝ)

Distinct10
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean5.5
Minimum1
Maximum10
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size32.3 KiB
2023-12-12T07:45:55.624678image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q13
median5.5
Q38
95-th percentile10
Maximum10
Range9
Interquartile range (IQR)5

Descriptive statistics

Standard deviation2.8726738
Coefficient of variation (CV)0.52230433
Kurtosis-1.2242754
Mean5.5
Median Absolute Deviation (MAD)2.5
Skewness0
Sum20130
Variance8.2522547
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T07:45:55.741307image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=10)
ValueCountFrequency (%)
1 366
10.0%
2 366
10.0%
3 366
10.0%
4 366
10.0%
5 366
10.0%
6 366
10.0%
7 366
10.0%
8 366
10.0%
9 366
10.0%
10 366
10.0%
ValueCountFrequency (%)
1 366
10.0%
2 366
10.0%
3 366
10.0%
4 366
10.0%
5 366
10.0%
6 366
10.0%
7 366
10.0%
8 366
10.0%
9 366
10.0%
10 366
10.0%
ValueCountFrequency (%)
10 366
10.0%
9 366
10.0%
8 366
10.0%
7 366
10.0%
6 366
10.0%
5 366
10.0%
4 366
10.0%
3 366
10.0%
2 366
10.0%
1 366
10.0%

토픽
Text

Distinct3612
Distinct (%)98.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size28.7 KiB
2023-12-12T07:45:56.084276image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length29
Median length25
Mean length16.017486
Min length9

Characters and Unicode

Total characters58624
Distinct characters726
Distinct categories2 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3574 ?
Unique (%)97.7%

Sample

1st row유럽 재정 위기 증시
2nd row새해 예산안 국회 본회의 통과
3rd row삼성 이건희 회장 글로벌 위기 투자
4th row경찰 학교 폭력 구속 수사 확대
5th row주택분양 시장 블루 새해 문 연다
ValueCountFrequency (%)
후보 254
 
1.4%
민주 234
 
1.3%
대선 195
 
1.0%
박근혜 156
 
0.8%
검찰 155
 
0.8%
분기 154
 
0.8%
의원 147
 
0.8%
새누리 136
 
0.7%
대표 129
 
0.7%
경선 128
 
0.7%
Other values (4403) 17026
91.0%
2023-12-12T07:45:56.575374image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
15054
25.7%
대 1099
 
1.9%
사 1016
 
1.7%
선 794
 
1.4%
기 774
 
1.3%
수 748
 
1.3%
국 630
 
1.1%
정 615
 
1.0%
의 614
 
1.0%
리 572
 
1.0%
Other values (716) 36708
62.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 43570
74.3%
Space Separator 15054
 
25.7%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 1099
 
2.5%
사 1016
 
2.3%
선 794
 
1.8%
기 774
 
1.8%
수 748
 
1.7%
국 630
 
1.4%
정 615
 
1.4%
의 614
 
1.4%
리 572
 
1.3%
주 572
 
1.3%
Other values (715) 36136
82.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
15054
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 43524
74.2%
Common 15054
 
25.7%
Han 46
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 1099
 
2.5%
사 1016
 
2.3%
선 794
 
1.8%
기 774
 
1.8%
수 748
 
1.7%
국 630
 
1.4%
정 615
 
1.4%
의 614
 
1.4%
리 572
 
1.3%
주 572
 
1.3%
Other values (696) 36090
82.9%
Han
ValueCountFrequency (%)
北 9
19.6%
美 5
10.9%
中 4
8.7%
文 4
8.7%
非 4
8.7%
日 4
8.7%
朴 2
 
4.3%
前 2
 
4.3%
安 2
 
4.3%
男 1
 
2.2%
Other values (9) 9
19.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
15054
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 43523
74.2%
ASCII 15054
 
25.7%
CJK 45
 
0.1%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%
CJK Compat Ideographs 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
15054
100.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 1099
 
2.5%
사 1016
 
2.3%
선 794
 
1.8%
기 774
 
1.8%
수 748
 
1.7%
국 630
 
1.4%
정 615
 
1.4%
의 614
 
1.4%
리 572
 
1.3%
주 572
 
1.3%
Other values (695) 36089
82.9%
CJK
ValueCountFrequency (%)
北 9
20.0%
美 5
11.1%
中 4
8.9%
文 4
8.9%
非 4
8.9%
日 4
8.9%
朴 2
 
4.4%
前 2
 
4.4%
安 2
 
4.4%
男 1
 
2.2%
Other values (8) 8
17.8%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 1
100.0%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
女 1
100.0%

토픽키워드
Text

Distinct3659
Distinct (%)> 99.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size28.7 KiB
2023-12-12T07:45:56.760650image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length996
Median length592
Mean length130.02896
Min length11

Characters and Unicode

Total characters475906
Distinct characters1205
Distinct categories5 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3658 ?
Unique (%)99.9%

Sample

1st row최대_변수,정권교체_주목,선거,증시,실물경제_본격_위축,유럽_위기,재정,교체,회복,실물경제,오바마,유럽,위기,재선,정권,경제회복,최대,주목,경제,위축,변수
2nd row면죄부,본회의,연속_합의_처리_불발,적발,한국판,내장,연속_합의,연말,새해_예산안_본회의_처리,버핏세,처리_언제나,처리,기부금,예산안_처리,단독_처리,영수증_적발,청목회,기습처리,여야,입법로비_면죄부법안_기습_처리,예정,국회,입법,국세청,새해,언제나,국회_예산안,로비,법사위,제대로,법안,입법로비_면죄부법안,가짜_기부금,종교,합의_처리,청목회법,한국판_버핏세,사법,방송,단독,소득,예산안,기습,판매대행법,한나라당,새해_예산안,불발,영수증,기관,사법처리,종교기관,통과,기부,공제,연속,기습_처리,사실상,박근혜,처리_불발,국회_법사위,방송광고판매대행법,합의,예산,가짜,국회_기습처리,본회의_처리,광고
3rd row참석,회장,삼성_이건희,이건희,투자,연속,재용,어떤_화두,부자,글로벌,어떤,이건희_회장,위기,이재용,주식,이건희_어떤,주식부자,이건희_어떤_화두,화두,삼성
4th row경찰,확대,추진,사범,서클,광주_중학생,고소,불량,폭행,수사,학교,학생,구속수사_확대,구속_수사,학교_폭력,광주,중학,구속수사,사망,학교폭력_사범,해체,초등생_학교폭력,방침,고소장,폭행_학생_수사,학교폭력,광주_중학생_사망,구속,폭행_학생,초등,전쟁,불량서클,폭력
5th row강남,투자,미성동_주택화재,건설,보금자리,서울_청룡동,시장,상표권,가시밭길,도시,블루,릴까,도시형,분양,연다,화재,청룡동,정릉,손절매,심리,새해,주택분양_시장,주택_손절매_전략,피해,주택_구매,보금자리주택,원칙,서울,전략,패소,상표권_침해소송,동부건설,주택_손절매,상표,강남_오피스텔,주택,서울_정릉동,정릉동,서울_정릉동_주택_불,구매,선물,동부주택건설,상표권_침해소송_패소,침해,투자심리,새해_문_연다,오피스텔,소송,미성동,화상,동부
ValueCountFrequency (%)
논란,활동,강원,강원도,위원,위원회 2
 
0.1%
이웃집_아저씨,나주_성폭행범,초등생_애원,행범,검색,초등생_납치,나주_어린,애원,아저씨,납치,조두순,나주,초등,이웃집,성폭,성폭행범,범행,술김,이웃,검거,어린 1
 
< 0.1%
재래식_무기,재래식,무기_수출,수출_세계,무기,큰손,세계,재래식_무기_수출,한국_재래식,달러,수출,한국 1
 
< 0.1%
민주당_전북,연승,문재인_전북도,기록,누적,무패,결선,결선투표,문재인_전북경선,유지,대세론_유지,가나,호남,요동,경선,결선투표_가나,무패기록,전북,민주_전북_경선,대세론,득표_과반,과반,가능성,결선투표_가능성,득표,문재인_전북,민주_전북,종합,문재인_전북_승리,승리,다지기,대세,붕괴,문재인,문재인_호남,민주당,판세,투표,전북도,경선_문재인,민주,전북_경선 1
 
< 0.1%
여대생_업고,성폭행,술_취한_여대생_업고,업고,취한,여대생,검거 1
 
< 0.1%
우선,고교,투자,간극_해소,민주_대선,최소화,도민,학교,평준,규모,후보,경선,간극,호소문,투자_농수산,규모학교,호소,폐합,충남,대선,고교평준화_도민_간극_해소,고교평준화_도민,민주_대선_경선_후보,해소,최우선,경선_후보,민주,농수산 1
 
< 0.1%
망연자실,태풍,전통시장,노점상인들_망연자실,추진,폭염피해,전통,방안_검토,시장,포함,복구,검토,폭염피해_재난범위,자연재해_포함,상인,자연재해,재난범위,차원,지원,국가차원,국가,자연재해_포함_검토,범위,예방,방안,정부,포함_방안,재해,폭염,장마,자연재,노점,조치,재난,피해 1
 
< 0.1%
김을동,새누리,새누리_중앙여성위원장,중앙,여성,위원장,김을동_의원,의원 1
 
< 0.1%
개정안_비교,새마을금고,정황,수사,계좌_추적,지점,공천,송금,검찰,의혹,개정안,내역,송금_내역,조작,세법,계좌,금융,새마을금고_지점,양경숙,해외,신고,조작_정황,비교,헌금,타인,추적,해외금융계좌_신고,민주,개정 1
 
< 0.1%
호사카,유지_세종대_독도종합연구소장,환경,총회,영토,강화,외교관,방문,김성환_외교,아시아,분쟁,대응,독도문제,고립무원,외교_갈등_자제_촉구,총리,남태평양,문서,김성환,유지,독도,외교문서,문화체육관광부,내편,촉구,제기_검토중,전달,유엔_총회,외교전쟁_남태평양_확산,외교전쟁_남태평양,고위급,사업,한국,참석,농림수산식품부,도발,대기업,갈등,유엔_총회_연설,과거사,국방,외교접촉,전쟁,국세청,반박_외교문서_전달,태평양,반박,역사,참여,장관,체육,확전,外交,연설,장례식,독도종합연구소장,위안부,제기,고립,유엔,구도,통상부,세종대,논리,외교갈등_자제,자제,문화,외교통상부,친서,관광부,에티오피아,반박_외교문서,망언,무리수,유지_세종대,외교_갈등,외교부,위안부_문제_제기_검토중,자제_촉구,대결,환경부,접촉,종합,연구소장,일본,정부,확산,미국,대결_구도,외교부_장관,노다_막장외교,영토분쟁,노다,영토_외교,막장,외교 1
 
< 0.1%
Other values (3649) 3649
99.7%
2023-12-12T07:45:57.071016image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
, 98988
 
20.8%
_ 31759
 
6.7%
대 7256
 
1.5%
사 7178
 
1.5%
수 5277
 
1.1%
기 5189
 
1.1%
장 4784
 
1.0%
정 4496
 
0.9%
선 4342
 
0.9%
원 3979
 
0.8%
Other values (1195) 302658
63.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 345156
72.5%
Other Punctuation 98989
 
20.8%
Connector Punctuation 31759
 
6.7%
Open Punctuation 1
 
< 0.1%
Close Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 7256
 
2.1%
사 7178
 
2.1%
수 5277
 
1.5%
기 5189
 
1.5%
장 4784
 
1.4%
정 4496
 
1.3%
선 4342
 
1.3%
원 3979
 
1.2%
주 3798
 
1.1%
지 3749
 
1.1%
Other values (1190) 295108
85.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 98988
> 99.9%
? 1
 
< 0.1%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 31759
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 344425
72.4%
Common 130750
 
27.5%
Han 731
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 7256
 
2.1%
사 7178
 
2.1%
수 5277
 
1.5%
기 5189
 
1.5%
장 4784
 
1.4%
정 4496
 
1.3%
선 4342
 
1.3%
원 3979
 
1.2%
주 3798
 
1.1%
지 3749
 
1.1%
Other values (1051) 294377
85.5%
Han
ValueCountFrequency (%)
中 83
 
11.4%
美 59
 
8.1%
企 43
 
5.9%
日 41
 
5.6%
北 40
 
5.5%
前 34
 
4.7%
朴 25
 
3.4%
非 25
 
3.4%
韓 21
 
2.9%
大 18
 
2.5%
Other values (129) 342
46.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
, 98988
75.7%
_ 31759
 
24.3%
( 1
 
< 0.1%
) 1
 
< 0.1%
? 1
 
< 0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 344390
72.4%
ASCII 130750
 
27.5%
CJK 704
 
0.1%
Compat Jamo 35
 
< 0.1%
CJK Compat Ideographs 27
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
, 98988
75.7%
_ 31759
 
24.3%
( 1
 
< 0.1%
) 1
 
< 0.1%
? 1
 
< 0.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 7256
 
2.1%
사 7178
 
2.1%
수 5277
 
1.5%
기 5189
 
1.5%
장 4784
 
1.4%
정 4496
 
1.3%
선 4342
 
1.3%
원 3979
 
1.2%
주 3798
 
1.1%
지 3749
 
1.1%
Other values (1047) 294342
85.5%
CJK
ValueCountFrequency (%)
中 83
 
11.8%
美 59
 
8.4%
企 43
 
6.1%
日 41
 
5.8%
北 40
 
5.7%
前 34
 
4.8%
朴 25
 
3.6%
非 25
 
3.6%
韓 21
 
3.0%
大 18
 
2.6%
Other values (124) 315
44.7%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 32
91.4%
ㅈ 1
 
2.9%
ㄴ 1
 
2.9%
ㅍ 1
 
2.9%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
盧 11
40.7%
女 10
37.0%
李 4
 
14.8%
老 1
 
3.7%
金 1
 
3.7%

Interactions

2023-12-12T07:45:55.080395image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Missing values

2023-12-12T07:45:55.181605image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T07:45:55.295192image/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.

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52012-01-016무역 흑자 달러 전년 감소대비,전년대비,감소,무역,전년,흑자,달러
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92012-01-0110김정 체제 앞날 한반 한반도 전문가체제_앞날,김정,한반도,실망,체제,대남,전문가,체제_앞날_한반,한반,대남_비난,비난,앞날
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36502012-12-311대통령직 인수위 국정기획 분과 위원회 설치대통령직,분과,설치,국정,인수위,대통령직_인수위,기획,위원회,국정기획,대통령직_인수위_국정기획
36512012-12-312여야 예산 합의 국회본회의,통과,청원,극적,극적_통과,여야,국회_오늘_본회의,예정,예산안,특례,국회_본회의_극적_통과,청주,합의,특례법,국회,예산,새해,처리,예산안_처리,회의,새해_예산안,국회_본회의,본회의_예정
36522012-12-313오늘 인수위 조직 발표 인선오늘_인수위_조직_발표,조직,인선,인수위
36532012-12-314인수 조직 기구 구성조직,기구_구성,구성,인수,기구
36542012-12-315새해 부동산 시장 전망 예측시장,시장_전망,새해,새해_부동산,예측,부동산,전망
36552012-12-316인수위 윤창중 수석대변인 인수위대변신용등급_강등,윤창중_대변인,자작극,사실상,인수위대변,계룡산업,한라건설,윤창중,강등,신용등급,의혹도,신용,사실상_강등,밀봉,인수위,수석대변인,등급,대변인,대변
36562012-12-317정상 내년 경제 전망 신중한 입장신중한,경제,입장,전망_신중한,내년,정상,전망,내년_경제,신중한_입장
36572012-12-318마지막날 전국 꽁꽁 새해 첫날 예보서해안,세밑_한파_기승,전국_기숙형,기숙,지역,기숙형,자동차,호남,해돋이,새해_첫날_전국,빙판길,세밑,마지막날,상위,최우수,전국_강추위,온통_빙판길,사이,수준_전국평가,온통,수준_전국,해돋,성평등_수준,새해,꽁꽁,해안,마지막,첫날,구름,고교,한파,세밑_한파,우수,철원,전국_강추위_기승,마지막날_전국,동해안_구름_사이,새해_첫날,구름_사이,평가,기승,동해안_구름,평등,전국,지역_성평등,예보,도약,동해안,철원고,강추위,수준,빙판,그룹
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