Overview

Dataset statistics

Number of variables17
Number of observations1317
Missing cells4751
Missing cells (%)21.2%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory181.5 KiB
Average record size in memory141.1 B

Variable types

Text6
Categorical5
Numeric5
DateTime1

Dataset

Description전라남도 보성군 차박물관에 전시되어 있는 차 관련 소장자료 데이터로 소장품명, 분류명, 관리번호, 상세설명, 시대, 용도, 이미지주소 등의 항목을 제공합니다.
Author전라남도 보성군
URLhttps://www.data.go.kr/data/15111859/fileData.do

Alerts

데이터기준일자 has constant value ""Constant
너비(가로) is highly overall correlated with 세로High correlation
세로 is highly overall correlated with 너비(가로) and 1 other fieldsHigh correlation
길이 is highly overall correlated with 세로 and 2 other fieldsHigh correlation
두께 is highly overall correlated with 분류명 and 1 other fieldsHigh correlation
분류명 is highly overall correlated with 두께 and 4 other fieldsHigh correlation
재질 is highly overall correlated with 분류명High correlation
장르 is highly overall correlated with 두께 and 1 other fieldsHigh correlation
용도 is highly overall correlated with 길이 and 1 other fieldsHigh correlation
지름(입지름) is highly overall correlated with 길이 and 1 other fieldsHigh correlation
지름(입지름) is highly imbalanced (84.4%)Imbalance
시대 has 122 (9.3%) missing valuesMissing
기능 has 200 (15.2%) missing valuesMissing
높이 has 442 (33.6%) missing valuesMissing
너비(가로) has 304 (23.1%) missing valuesMissing
세로 has 1092 (82.9%) missing valuesMissing
길이 has 1068 (81.1%) missing valuesMissing
두께 has 1303 (98.9%) missing valuesMissing
이미지주소 has 214 (16.2%) missing valuesMissing
너비(가로) is highly skewed (γ1 = 24.08684279)Skewed

Reproduction

Analysis started2023-12-12 20:36:05.569486
Analysis finished2023-12-12 20:36:11.877856
Duration6.31 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

소장품명
Text

Distinct618
Distinct (%)46.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.4 KiB
2023-12-13T05:36:12.297528image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length28
Median length23
Mean length6.372817
Min length1

Characters and Unicode

Total characters8393
Distinct characters562
Distinct categories7 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique460 ?
Unique (%)34.9%

Sample

1st row유기주전자(鍮器注子)
2nd row흑칠반(黑漆盤)
3rd row찻잎따개
4th row묘침
5th row백자발(鉢)
ValueCountFrequency (%)
백자청화초화문잔(白磁靑畵草花文盞 65
 
3.9%
청동숟가락 45
 
2.7%
청자완 31
 
1.9%
세트 31
 
1.9%
찻잔 28
 
1.7%
자사호 23
 
1.4%
주전자 21
 
1.3%
붓 21
 
1.3%
삼발이 18
 
1.1%
백자완 17
 
1.0%
Other values (723) 1362
81.9%
2023-12-13T05:36:12.968789image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
자 460
 
5.5%
( 365
 
4.3%
) 363
 
4.3%
352
 
4.2%
화 312
 
3.7%
청 296
 
3.5%
잔 200
 
2.4%
백 184
 
2.2%
기 174
 
2.1%
다 174
 
2.1%
Other values (552) 5513
65.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 7253
86.4%
Open Punctuation 365
 
4.3%
Close Punctuation 363
 
4.3%
Space Separator 352
 
4.2%
Decimal Number 47
 
0.6%
Other Punctuation 12
 
0.1%
Dash Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
자 460
 
6.3%
화 312
 
4.3%
청 296
 
4.1%
잔 200
 
2.8%
백 184
 
2.5%
기 174
 
2.4%
다 174
 
2.4%
문 154
 
2.1%
차 151
 
2.1%
주 132
 
1.8%
Other values (538) 5016
69.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 12
25.5%
1 9
19.1%
6 7
14.9%
5 7
14.9%
3 5
10.6%
4 5
10.6%
0 1
 
2.1%
7 1
 
2.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 10
83.3%
' 2
 
16.7%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 365
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 363
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
352
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5931
70.7%
Han 1319
 
15.7%
Common 1140
 
13.6%
Hiragana 3
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
자 460
 
7.8%
화 312
 
5.3%
청 296
 
5.0%
잔 200
 
3.4%
백 184
 
3.1%
기 174
 
2.9%
다 174
 
2.9%
문 154
 
2.6%
차 151
 
2.5%
주 132
 
2.2%
Other values (334) 3694
62.3%
Han
ValueCountFrequency (%)
文 80
 
6.1%
靑 75
 
5.7%
白 74
 
5.6%
茶 74
 
5.6%
花 71
 
5.4%
磁 69
 
5.2%
盞 68
 
5.2%
畵 68
 
5.2%
草 67
 
5.1%
器 57
 
4.3%
Other values (192) 616
46.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 365
32.0%
) 363
31.8%
352
30.9%
2 12
 
1.1%
, 10
 
0.9%
1 9
 
0.8%
6 7
 
0.6%
5 7
 
0.6%
3 5
 
0.4%
4 5
 
0.4%
Other values (4) 5
 
0.4%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
の 2
66.7%
と 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5931
70.7%
CJK 1268
 
15.1%
ASCII 1140
 
13.6%
CJK Compat Ideographs 51
 
0.6%
Hiragana 3
 
< 0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
자 460
 
7.8%
화 312
 
5.3%
청 296
 
5.0%
잔 200
 
3.4%
백 184
 
3.1%
기 174
 
2.9%
다 174
 
2.9%
문 154
 
2.6%
차 151
 
2.5%
주 132
 
2.2%
Other values (334) 3694
62.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 365
32.0%
) 363
31.8%
352
30.9%
2 12
 
1.1%
, 10
 
0.9%
1 9
 
0.8%
6 7
 
0.6%
5 7
 
0.6%
3 5
 
0.4%
4 5
 
0.4%
Other values (4) 5
 
0.4%
CJK
ValueCountFrequency (%)
文 80
 
6.3%
靑 75
 
5.9%
白 74
 
5.8%
茶 74
 
5.8%
花 71
 
5.6%
磁 69
 
5.4%
盞 68
 
5.4%
畵 68
 
5.4%
草 67
 
5.3%
器 57
 
4.5%
Other values (186) 565
44.6%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
茶 43
84.3%
禮 2
 
3.9%
歷 2
 
3.9%
論 2
 
3.9%
年 1
 
2.0%
羅 1
 
2.0%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
の 2
66.7%
と 1
33.3%

분류명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.4 KiB
기증
526 
유물
510 
학술
281 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
기증 526
39.9%
유물 510
38.7%
학술 281
21.3%

Length

2023-12-13T05:36:13.179285image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T05:36:13.325716image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
기증 526
39.9%
유물 510
38.7%
학술 281
21.3%

관리번호
Real number (ℝ)

Distinct546
Distinct (%)41.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean237.09719
Minimum1
Maximum547
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
2023-12-13T05:36:13.491172image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile23
Q1111
median220
Q3354
95-th percentile496
Maximum547
Range546
Interquartile range (IQR)243

Descriptive statistics

Standard deviation150.02545
Coefficient of variation (CV)0.63275928
Kurtosis-1.0225064
Mean237.09719
Median Absolute Deviation (MAD)119
Skewness0.29928641
Sum312257
Variance22507.635
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T05:36:13.706197image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 3
 
0.2%
188 3
 
0.2%
194 3
 
0.2%
193 3
 
0.2%
192 3
 
0.2%
191 3
 
0.2%
190 3
 
0.2%
189 3
 
0.2%
187 3
 
0.2%
196 3
 
0.2%
Other values (536) 1287
97.7%
ValueCountFrequency (%)
1 3
0.2%
2 3
0.2%
3 3
0.2%
4 3
0.2%
5 3
0.2%
6 3
0.2%
7 3
0.2%
8 3
0.2%
9 3
0.2%
10 2
0.2%
ValueCountFrequency (%)
547 1
0.1%
546 1
0.1%
545 1
0.1%
544 1
0.1%
543 1
0.1%
542 1
0.1%
541 1
0.1%
540 1
0.1%
539 1
0.1%
538 1
0.1%

상세설명
Text

Distinct896
Distinct (%)68.3%
Missing6
Missing (%)0.5%
Memory size10.4 KiB
2023-12-13T05:36:14.134712image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length900
Median length404
Mean length213.6331
Min length18

Characters and Unicode

Total characters280073
Distinct characters1623
Distinct categories17 ?
Distinct scripts5 ?
Distinct blocks12 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique756 ?
Unique (%)57.7%

Sample

1st row주전자는 승반(承盤) 또는 탁잔과 함께 사용되며, 주로 술이나 차(茶)를 따르는 데 사용한다. 주기(酒器)로는 금속 또는 도자기로 만든 것이 주로 사용되며, 금속재로 만든 것은 술과 차를 데우거나 담는 데 쓰인다. 유기(놋쇠)는 구리에다 주석이나 아연·니켈을 섞은 합금으로 청동기시대의 청동도 놋쇠의 일종이다. 고려시대에는 범종과 각종 생활용기가 놋쇠로 제작되 사용되었고, 조선시대에는 초기부터 국가에서 동을 채굴하여 유기의 생산을 장려하였다. ≪경국대전≫의 공조(工曹)편을 보면, 유기를 전담하여 놋그릇을 생산하는 유장(鍮匠)이 국가공무원으로서 본조(本曹)와 내수사(內需司)·상의원(尙衣院)에 각각 소속되어 있었으며, 지방관아의 공방에도 유기공들이 소속되어 있었다. 몸체(2-1)와 뚜껑(2-2)으로 구성됨.
2nd row음식을 차려내거나 운반할 때 사용하는 도구로 원형(圓形)의 판에 4개의 다리가 달려있고, 다리 아랫부분은 2개 각각 연결되어 있다. 흑칠은 옻칠에 산화철(酸化鐵)을 넣어서 검게 만든 흑색의 칠도장으로 주칠과 마찬가지로 궁중, 관청, 사대부가, 서민의 소반, 함, 필통 등 소품에 사용되었으며, 나전에 많이 쓰인 칠 도장이다 반의 옛 말은 ‘반(槃)’ 혹은 판(板)이며, 상(床)이라는 명칭과도 혼용되는데 가장 일반적인 용어는 '반(盤)'이다. 안(案)·탁(卓) 은 반보다는 높고 큰 규모의 것을 지칭했던 것으로 보이는데, 이것은 의궤의 의례 준비 기록을 통해서 찾아 볼 수 있다. 때로는 조(俎 : 도마)가 같은 뜻으로 쓰이기도 한다.
3rd row찻잎을 수확하는 도구 머리 부분에 금속으로 된 칼날이 달려 있어 차나무에서 올라오는 새순을 따는데 사용된다.
4th row다관(茶罐)에 구멍을 뚫는 도구이다.
5th row구연부는 외반(外反)하고, 아래는 좁고 위는 넓게 만들어 국이나 밥을 담는데 쓰이는 그릇으로 수직굽 형태이다. <발달과정/역사> 신석기시대 빗살무늬질그릇 중 발형도기(鉢型陶器)에서 현재 사용하는 발의 원형을 찾아볼 수 있다. 이 형태는 고려 조선시대의 청자 백자 작품에 이어 현재까지 이어져 오고 있다. 한편 비슷한 기형으로서 높이가 입 지름보다 긴 것은 심발(渙鉢)이라 부르며 발(鉢)보다 작은 것은 완(碗) 등으로 지칭한다. 발(鉢)은 대접보다 운두가 높고 구연은 살짝 외반(外反)하는 경우가 많다. 기벽이 얇고 입술이 외반(外反)되어 있다. 몸통은 아가리에서 굽으로 갈수록 서서히 좁아지는 형태이다. 내면의 기벽과 바닥의 경계 부분에 살짝 턱이 져 내저원각(內底圓刻)의 형태를 취했다. 몸통 전면(全面)에 옅은 회색이 도는 백색 유약이 시유되어 있고 광택이 좋다. 굽은 접지면(接地面)이 넓고 굽 안쪽을 비스듬히 깎고 시유(施釉)하지 않은 죽절굽이며 태토를 빚어 받쳐 구운 흔적이 남아 있다.
ValueCountFrequency (%)
출처 1073
 
1.8%
등을 729
 
1.2%
만든 603
 
1.0%
형태 589
 
1.0%
네이버 532
 
0.9%
있다 473
 
0.8%
어학사전 443
 
0.8%
사용하는 431
 
0.7%
담아 419
 
0.7%
차를 408
 
0.7%
Other values (7500) 53305
90.3%
2023-12-13T05:36:14.776086image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
59162
 
21.1%
. 6645
 
2.4%
( 6560
 
2.3%
) 6559
 
2.3%
이 5812
 
2.1%
는 5234
 
1.9%
로 4233
 
1.5%
다 3794
 
1.4%
에 3392
 
1.2%
을 3175
 
1.1%
Other values (1613) 175507
62.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 180507
64.4%
Space Separator 59181
 
21.1%
Other Punctuation 13079
 
4.7%
Open Punctuation 8544
 
3.1%
Close Punctuation 8535
 
3.0%
Decimal Number 6210
 
2.2%
Lowercase Letter 1466
 
0.5%
Dash Punctuation 741
 
0.3%
Math Symbol 693
 
0.2%
Other Symbol 427
 
0.2%
Other values (7) 690
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 5812
 
3.2%
는 5234
 
2.9%
로 4233
 
2.3%
다 3794
 
2.1%
에 3392
 
1.9%
을 3175
 
1.8%
사 2697
 
1.5%
구 2587
 
1.4%
나 2370
 
1.3%
의 2364
 
1.3%
Other values (1519) 144849
80.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 190
13.0%
a 174
11.9%
i 144
9.8%
n 143
9.8%
u 122
8.3%
o 114
7.8%
t 110
7.5%
r 87
 
5.9%
c 71
 
4.8%
s 69
 
4.7%
Other values (16) 242
16.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 6645
50.8%
, 2644
 
20.2%
: 2046
 
15.6%
· 1339
 
10.2%
' 137
 
1.0%
/ 89
 
0.7%
％ 85
 
0.6%
※ 70
 
0.5%
% 19
 
0.1%
; 2
 
< 0.1%
Other values (3) 3
 
< 0.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 138
35.3%
F 75
19.2%
M 69
17.6%
N 69
17.6%
A 14
 
3.6%
R 12
 
3.1%
O 6
 
1.5%
H 2
 
0.5%
D 2
 
0.5%
B 2
 
0.5%
Other values (2) 2
 
0.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1352
21.8%
2 1190
19.2%
0 1168
18.8%
3 909
14.6%
5 444
 
7.1%
4 401
 
6.5%
8 228
 
3.7%
6 226
 
3.6%
7 148
 
2.4%
9 144
 
2.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
∼ 324
46.8%
~ 278
40.1%
= 35
 
5.1%
≫ 15
 
2.2%
≪ 15
 
2.2%
< 13
 
1.9%
> 13
 
1.9%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 6560
76.8%
[ 1938
 
22.7%
『 16
 
0.2%
［ 14
 
0.2%
《 11
 
0.1%
「 5
 
0.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 6559
76.8%
] 1930
 
22.6%
』 16
 
0.2%
］ 14
 
0.2%
》 11
 
0.1%
」 5
 
0.1%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
℃ 418
97.9%
─ 8
 
1.9%
° 1
 
0.2%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
② 1
33.3%
① 1
33.3%
③ 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
59162
> 99.9%
　 19
 
< 0.1%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 741
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 146
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 146
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 2
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 172357
61.5%
Common 97709
34.9%
Han 8135
 
2.9%
Latin 1857
 
0.7%
Hiragana 15
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 5812
 
3.4%
는 5234
 
3.0%
로 4233
 
2.5%
다 3794
 
2.2%
에 3392
 
2.0%
을 3175
 
1.8%
사 2697
 
1.6%
구 2587
 
1.5%
나 2370
 
1.4%
의 2364
 
1.4%
Other values (815) 136699
79.3%
Han
ValueCountFrequency (%)
茶 432
 
5.3%
靑 424
 
5.2%
茶 385
 
4.7%
磁 348
 
4.3%
盞 297
 
3.7%
白 262
 
3.2%
器 210
 
2.6%
華 172
 
2.1%
花 136
 
1.7%
草 123
 
1.5%
Other values (682) 5346
65.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
59162
60.5%
. 6645
 
6.8%
( 6560
 
6.7%
) 6559
 
6.7%
, 2644
 
2.7%
: 2046
 
2.1%
[ 1938
 
2.0%
] 1930
 
2.0%
1 1352
 
1.4%
· 1339
 
1.4%
Other values (46) 7534
 
7.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 190
 
10.2%
a 174
 
9.4%
i 144
 
7.8%
n 143
 
7.7%
C 138
 
7.4%
u 122
 
6.6%
o 114
 
6.1%
t 110
 
5.9%
r 87
 
4.7%
F 75
 
4.0%
Other values (28) 560
30.2%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
い 3
20.0%
う 2
13.3%
ふ 1
 
6.7%
た 1
 
6.7%
お 1
 
6.7%
き 1
 
6.7%
し 1
 
6.7%
ど 1
 
6.7%
ろ 1
 
6.7%
ば 1
 
6.7%
Other values (2) 2
13.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 172228
61.5%
ASCII 96884
34.6%
CJK 7719
 
2.8%
None 1537
 
0.5%
Letterlike Symbols 418
 
0.1%
CJK Compat Ideographs 416
 
0.1%
Punctuation 362
 
0.1%
Math Operators 354
 
0.1%
Compat Jamo 129
 
< 0.1%
Hiragana 15
 
< 0.1%
Other values (2) 11
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
59162
61.1%
. 6645
 
6.9%
( 6560
 
6.8%
) 6559
 
6.8%
, 2644
 
2.7%
: 2046
 
2.1%
[ 1938
 
2.0%
] 1930
 
2.0%
1 1352
 
1.4%
2 1190
 
1.2%
Other values (60) 6858
 
7.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 5812
 
3.4%
는 5234
 
3.0%
로 4233
 
2.5%
다 3794
 
2.2%
에 3392
 
2.0%
을 3175
 
1.8%
사 2697
 
1.6%
구 2587
 
1.5%
나 2370
 
1.4%
의 2364
 
1.4%
Other values (813) 136570
79.3%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1339
87.1%
％ 85
 
5.5%
　 19
 
1.2%
『 16
 
1.0%
』 16
 
1.0%
［ 14
 
0.9%
］ 14
 
0.9%
《 11
 
0.7%
》 11
 
0.7%
「 5
 
0.3%
Other values (3) 7
 
0.5%
CJK
ValueCountFrequency (%)
茶 432
 
5.6%
靑 424
 
5.5%
磁 348
 
4.5%
盞 297
 
3.8%
白 262
 
3.4%
器 210
 
2.7%
華 172
 
2.2%
花 136
 
1.8%
草 123
 
1.6%
碗 122
 
1.6%
Other values (668) 5193
67.3%
Letterlike Symbols
ValueCountFrequency (%)
℃ 418
100.0%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
茶 385
92.5%
金 6
 
1.4%
雷 6
 
1.4%
禮 4
 
1.0%
律 3
 
0.7%
李 2
 
0.5%
龍 2
 
0.5%
老 2
 
0.5%
列 1
 
0.2%
年 1
 
0.2%
Other values (4) 4
 
1.0%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
∼ 324
91.5%
≫ 15
 
4.2%
≪ 15
 
4.2%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 146
40.3%
’ 146
40.3%
※ 70
19.3%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 127
98.4%
ㄴ 2
 
1.6%
Box Drawing
ValueCountFrequency (%)
─ 8
100.0%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
い 3
20.0%
う 2
13.3%
ふ 1
 
6.7%
た 1
 
6.7%
お 1
 
6.7%
き 1
 
6.7%
し 1
 
6.7%
ど 1
 
6.7%
ろ 1
 
6.7%
ば 1
 
6.7%
Other values (2) 2
13.3%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
② 1
33.3%
① 1
33.3%
③ 1
33.3%

재질
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct37
Distinct (%)2.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.4 KiB
도자기
213 
도자기/백자
178 
나무
164 
지
151 
금속
134 
Other values (32)
477 

Length

Max length8
Median length7
Mean length3.5094913
Min length1

Unique

Unique9 ?
Unique (%)0.7%

Sample

1st row금속/동합금
2nd row나무
3rd row나무
4th row나무
5th row도자기/백자

Common Values

ValueCountFrequency (%)
도자기 213
16.2%
도자기/백자 178
13.5%
나무 164
12.5%
지 151
11.5%
금속 134
10.2%
도자기/청자 91
 
6.9%
금속/청동 47
 
3.6%
도자기/분청 46
 
3.5%
토제/경질 30
 
2.3%
금속/동합금 30
 
2.3%
Other values (27) 233
17.7%

Length

2023-12-13T05:36:14.970431image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
도자기 213
16.2%
도자기/백자 178
13.5%
나무 164
12.5%
지 154
11.7%
금속 135
10.3%
도자기/청자 91
 
6.9%
금속/청동 47
 
3.6%
도자기/분청 46
 
3.5%
토제/경질 30
 
2.3%
금속/동합금 30
 
2.3%
Other values (24) 229
17.4%

장르
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct13
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.4 KiB
민속품/민속품
706 
고미술국학/도자기
188 
민속품
139 
기타/기타
130 
고미술국학/기타
 
63
Other values (8)
91 

Length

Max length10
Median length7
Mean length6.556568
Min length2

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.2%

Sample

1st row민속품
2nd row민속품
3rd row민속품
4th row민속품
5th row고미술국학/도자기

Common Values

ValueCountFrequency (%)
민속품/민속품 706
53.6%
고미술국학/도자기 188
 
14.3%
민속품 139
 
10.6%
기타/기타 130
 
9.9%
고미술국학/기타 63
 
4.8%
<NA> 61
 
4.6%
민속품/민속품 7
 
0.5%
고미술국학 7
 
0.5%
기타 6
 
0.5%
고미술국학/고도서 5
 
0.4%
Other values (3) 5
 
0.4%

Length

2023-12-13T05:36:15.141748image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
민속품/민속품 713
54.1%
고미술국학/도자기 188
 
14.3%
민속품 140
 
10.6%
기타/기타 130
 
9.9%
고미술국학/기타 63
 
4.8%
na 61
 
4.6%
고미술국학 7
 
0.5%
기타 6
 
0.5%
고미술국학/고도서 5
 
0.4%
고미술학/도자기 3
 
0.2%

시대
Text

MISSING 

Distinct69
Distinct (%)5.8%
Missing122
Missing (%)9.3%
Memory size10.4 KiB
2023-12-13T05:36:15.355479image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length11
Mean length4.1857741
Min length1

Characters and Unicode

Total characters5002
Distinct characters49
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique28 ?
Unique (%)2.3%

Sample

1st row광복이후
2nd row광복이후
3rd row근대
4th row근대
5th row조선 16세기
ValueCountFrequency (%)
광복이후 545
39.8%
조선 152
 
11.1%
이후 116
 
8.5%
고려 112
 
8.2%
청 89
 
6.5%
근대 69
 
5.0%
2000년 67
 
4.9%
1945년 49
 
3.6%
12세기 14
 
1.0%
15세기 11
 
0.8%
Other values (57) 147
 
10.7%
2023-12-13T05:36:15.750868image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
이 710
14.2%
후 710
14.2%
광 593
11.9%
복 593
11.9%
0 269
 
5.4%
1 188
 
3.8%
185
 
3.7%
년 172
 
3.4%
선 165
 
3.3%
조 164
 
3.3%
Other values (39) 1253
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3870
77.4%
Decimal Number 860
 
17.2%
Space Separator 185
 
3.7%
Other Punctuation 85
 
1.7%
Math Symbol 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 710
18.3%
후 710
18.3%
광 593
15.3%
복 593
15.3%
년 172
 
4.4%
선 165
 
4.3%
조 164
 
4.2%
려 122
 
3.2%
고 121
 
3.1%
청 90
 
2.3%
Other values (26) 430
11.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 269
31.3%
1 188
21.9%
2 133
15.5%
9 85
 
9.9%
5 68
 
7.9%
4 54
 
6.3%
6 32
 
3.7%
8 14
 
1.6%
3 12
 
1.4%
7 5
 
0.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
185
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 85
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3870
77.4%
Common 1132
 
22.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 710
18.3%
후 710
18.3%
광 593
15.3%
복 593
15.3%
년 172
 
4.4%
선 165
 
4.3%
조 164
 
4.2%
려 122
 
3.2%
고 121
 
3.1%
청 90
 
2.3%
Other values (26) 430
11.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
0 269
23.8%
1 188
16.6%
185
16.3%
2 133
11.7%
9 85
 
7.5%
/ 85
 
7.5%
5 68
 
6.0%
4 54
 
4.8%
6 32
 
2.8%
8 14
 
1.2%
Other values (3) 19
 
1.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3870
77.4%
ASCII 1132
 
22.6%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 710
18.3%
후 710
18.3%
광 593
15.3%
복 593
15.3%
년 172
 
4.4%
선 165
 
4.3%
조 164
 
4.2%
려 122
 
3.2%
고 121
 
3.1%
청 90
 
2.3%
Other values (26) 430
11.1%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 269
23.8%
1 188
16.6%
185
16.3%
2 133
11.7%
9 85
 
7.5%
/ 85
 
7.5%
5 68
 
6.0%
4 54
 
4.8%
6 32
 
2.8%
8 14
 
1.2%
Other values (3) 19
 
1.7%

용도
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct41
Distinct (%)3.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.4 KiB
식/음식기
650 
식/음식
144 
주/생활용품/가전
141 
<NA>
90 
문화예술/문헌
75 
Other values (36)
217 

Length

Max length10
Median length9
Mean length5.491268
Min length1

Unique

Unique14 ?
Unique (%)1.1%

Sample

1st row식/음식기
2nd row식/음식기
3rd row주/생활용품/가전
4th row주/생활용품/가전
5th row식/음식기

Common Values

ValueCountFrequency (%)
식/음식기 650
49.4%
식/음식 144
 
10.9%
주/생활용품/가전 141
 
10.7%
<NA> 90
 
6.8%
문화예술/문헌 75
 
5.7%
생활용품/가전 32
 
2.4%
식/취사 27
 
2.1%
문화예술/서화 26
 
2.0%
식/저장운반 21
 
1.6%
식 20
 
1.5%
Other values (31) 91
 
6.9%

Length

2023-12-13T05:36:15.888264image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
식/음식기 650
49.4%
식/음식 145
 
11.0%
주/생활용품/가전 141
 
10.7%
na 90
 
6.8%
문화예술/문헌 75
 
5.7%
생활용품/가전 32
 
2.4%
식/취사 27
 
2.1%
문화예술/서화 26
 
2.0%
식/저장운반 21
 
1.6%
식 20
 
1.5%
Other values (30) 90
 
6.8%

기능
Text

MISSING 

Distinct125
Distinct (%)11.2%
Missing200
Missing (%)15.2%
Memory size10.4 KiB
2023-12-13T05:36:16.118985image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length11
Median length9
Mean length4.87735
Min length2

Characters and Unicode

Total characters5448
Distinct characters143
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique47 ?
Unique (%)4.2%

Sample

1st row주전자
2nd row반상/소반
3rd row생활용품/가전
4th row생활용품/가전
5th row음식기/발
ValueCountFrequency (%)
음식/잔 138
 
12.3%
음식/주전자 94
 
8.4%
음식/완 67
 
6.0%
음식기 64
 
5.7%
음식기/주전자 59
 
5.3%
음식/시 59
 
5.3%
음식/발 48
 
4.3%
음식기/잔 43
 
3.8%
음식기/접시 42
 
3.8%
계절용구/화로 36
 
3.2%
Other values (110) 468
41.9%
2023-12-13T05:36:16.530073image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
/ 903
16.6%
식 744
13.7%
음 735
13.5%
기 309
 
5.7%
잔 196
 
3.6%
주 181
 
3.3%
구 179
 
3.3%
자 169
 
3.1%
전 157
 
2.9%
시 131
 
2.4%
Other values (133) 1744
32.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 4534
83.2%
Other Punctuation 903
 
16.6%
Space Separator 7
 
0.1%
Open Punctuation 2
 
< 0.1%
Close Punctuation 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
식 744
16.4%
음 735
16.2%
기 309
 
6.8%
잔 196
 
4.3%
주 181
 
4.0%
구 179
 
3.9%
자 169
 
3.7%
전 157
 
3.5%
시 131
 
2.9%
반 127
 
2.8%
Other values (129) 1606
35.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 903
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
7
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4534
83.2%
Common 914
 
16.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
식 744
16.4%
음 735
16.2%
기 309
 
6.8%
잔 196
 
4.3%
주 181
 
4.0%
구 179
 
3.9%
자 169
 
3.7%
전 157
 
3.5%
시 131
 
2.9%
반 127
 
2.8%
Other values (129) 1606
35.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 903
98.8%
7
 
0.8%
( 2
 
0.2%
) 2
 
0.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4534
83.2%
ASCII 914
 
16.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
/ 903
98.8%
7
 
0.8%
( 2
 
0.2%
) 2
 
0.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
식 744
16.4%
음 735
16.2%
기 309
 
6.8%
잔 196
 
4.3%
주 181
 
4.0%
구 179
 
3.9%
자 169
 
3.7%
전 157
 
3.5%
시 131
 
2.9%
반 127
 
2.8%
Other values (129) 1606
35.4%

높이
Text

MISSING 

Distinct121
Distinct (%)13.8%
Missing442
Missing (%)33.6%
Memory size10.4 KiB
2023-12-13T05:36:16.877017image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length6
Median length4
Mean length2.2137143
Min length1

Characters and Unicode

Total characters1937
Distinct characters13
Distinct categories3 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique48 ?
Unique (%)5.5%

Sample

1st row12.5
2nd row21
3rd row11
4th row11.5
5th row5.5
ValueCountFrequency (%)
3 65
 
7.4%
8 47
 
5.4%
7 39
 
4.5%
4 35
 
4.0%
5.5 34
 
3.9%
5 33
 
3.8%
6 31
 
3.5%
10 25
 
2.9%
7.5 24
 
2.7%
9 24
 
2.7%
Other values (110) 519
59.2%
2023-12-13T05:36:17.353518image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
5 394
20.3%
. 341
17.6%
1 327
16.9%
3 168
8.7%
2 148
 
7.6%
8 139
 
7.2%
7 112
 
5.8%
4 100
 
5.2%
6 82
 
4.2%
0 70
 
3.6%
Other values (3) 56
 
2.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 1594
82.3%
Other Punctuation 342
 
17.7%
Space Separator 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
5 394
24.7%
1 327
20.5%
3 168
10.5%
2 148
 
9.3%
8 139
 
8.7%
7 112
 
7.0%
4 100
 
6.3%
6 82
 
5.1%
0 70
 
4.4%
9 54
 
3.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 341
99.7%
, 1
 
0.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 1937
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
5 394
20.3%
. 341
17.6%
1 327
16.9%
3 168
8.7%
2 148
 
7.6%
8 139
 
7.2%
7 112
 
5.8%
4 100
 
5.2%
6 82
 
4.2%
0 70
 
3.6%
Other values (3) 56
 
2.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1937
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
5 394
20.3%
. 341
17.6%
1 327
16.9%
3 168
8.7%
2 148
 
7.6%
8 139
 
7.2%
7 112
 
5.8%
4 100
 
5.2%
6 82
 
4.2%
0 70
 
3.6%
Other values (3) 56
 
2.9%

너비(가로)
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING  SKEWED 

Distinct194
Distinct (%)19.2%
Missing304
Missing (%)23.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean21.278973
Minimum0.4
Maximum1800
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
2023-12-13T05:36:17.519626image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0.4
5-th percentile3
Q18
median15
Q320
95-th percentile52
Maximum1800
Range1799.6
Interquartile range (IQR)12

Descriptive statistics

Standard deviation62.062253
Coefficient of variation (CV)2.9166
Kurtosis672.7753
Mean21.278973
Median Absolute Deviation (MAD)6
Skewness24.086843
Sum21555.6
Variance3851.7233
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T05:36:17.695813image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
15.0 45
 
3.4%
16.0 36
 
2.7%
13.0 33
 
2.5%
18.0 32
 
2.4%
19.0 30
 
2.3%
6.5 29
 
2.2%
14.0 27
 
2.1%
6.0 25
 
1.9%
3.5 23
 
1.7%
12.0 22
 
1.7%
Other values (184) 711
54.0%
(Missing) 304
23.1%
ValueCountFrequency (%)
0.4 1
 
0.1%
0.5 1
 
0.1%
0.6 1
 
0.1%
0.7 5
0.4%
0.8 1
 
0.1%
0.9 1
 
0.1%
1.0 6
0.5%
1.2 1
 
0.1%
1.3 3
0.2%
1.5 5
0.4%
ValueCountFrequency (%)
1800.0 1
 
0.1%
460.0 2
0.2%
156.0 1
 
0.1%
152.0 1
 
0.1%
150.0 2
0.2%
148.5 1
 
0.1%
120.0 1
 
0.1%
108.0 1
 
0.1%
105.0 1
 
0.1%
101.0 3
0.2%

세로
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct110
Distinct (%)48.9%
Missing1092
Missing (%)82.9%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean34.289333
Minimum0.6
Maximum187
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
2023-12-13T05:36:17.926474image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0.6
5-th percentile4.5
Q119.5
median25
Q335
95-th percentile110.6
Maximum187
Range186.4
Interquartile range (IQR)15.5

Descriptive statistics

Standard deviation32.939369
Coefficient of variation (CV)0.9606302
Kurtosis7.0840747
Mean34.289333
Median Absolute Deviation (MAD)8
Skewness2.6004939
Sum7715.1
Variance1085.002
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T05:36:18.469935image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
25.0 12
 
0.9%
21.0 11
 
0.8%
26.0 11
 
0.8%
22.5 11
 
0.8%
22.0 8
 
0.6%
8.5 6
 
0.5%
21.5 5
 
0.4%
23.0 5
 
0.4%
33.0 5
 
0.4%
14.0 5
 
0.4%
Other values (100) 146
 
11.1%
(Missing) 1092
82.9%
ValueCountFrequency (%)
0.6 1
 
0.1%
1.0 1
 
0.1%
1.5 2
0.2%
2.0 3
0.2%
2.1 2
0.2%
3.0 1
 
0.1%
3.5 1
 
0.1%
4.0 1
 
0.1%
6.5 1
 
0.1%
7.0 2
0.2%
ValueCountFrequency (%)
187.0 1
0.1%
174.0 1
0.1%
170.0 1
0.1%
159.5 1
0.1%
158.9 1
0.1%
150.0 1
0.1%
141.0 1
0.1%
138.0 1
0.1%
134.0 1
0.1%
133.0 1
0.1%

길이
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct87
Distinct (%)34.9%
Missing1068
Missing (%)81.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean23.748594
Minimum4.4
Maximum178
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
2023-12-13T05:36:18.692682image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum4.4
5-th percentile7.44
Q114
median20
Q326
95-th percentile51.6
Maximum178
Range173.6
Interquartile range (IQR)12

Descriptive statistics

Standard deviation20.651008
Coefficient of variation (CV)0.86956758
Kurtosis24.430335
Mean23.748594
Median Absolute Deviation (MAD)6
Skewness4.3556177
Sum5913.4
Variance426.46412
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T05:36:18.894409image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
20.0 11
 
0.8%
11.0 11
 
0.8%
23.0 10
 
0.8%
12.0 9
 
0.7%
16.0 9
 
0.7%
21.5 8
 
0.6%
17.0 8
 
0.6%
27.0 7
 
0.5%
15.0 7
 
0.5%
18.0 7
 
0.5%
Other values (77) 162
 
12.3%
(Missing) 1068
81.1%
ValueCountFrequency (%)
4.4 1
 
0.1%
4.5 1
 
0.1%
5.0 2
 
0.2%
5.9 1
 
0.1%
6.2 1
 
0.1%
6.5 1
 
0.1%
7.0 1
 
0.1%
7.2 1
 
0.1%
7.4 4
0.3%
7.5 5
0.4%
ValueCountFrequency (%)
178.0 1
0.1%
150.0 1
0.1%
145.0 1
0.1%
126.0 1
0.1%
100.0 1
0.1%
75.0 2
0.2%
70.0 1
0.1%
63.0 1
0.1%
60.0 1
0.1%
53.0 2
0.2%

두께
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct9
Distinct (%)64.3%
Missing1303
Missing (%)98.9%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean3.0642857
Minimum0.5
Maximum13
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
2023-12-13T05:36:19.042470image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0.5
5-th percentile0.695
Q11.125
median1.8
Q34.5
95-th percentile7.8
Maximum13
Range12.5
Interquartile range (IQR)3.375

Descriptive statistics

Standard deviation3.275693
Coefficient of variation (CV)1.0689907
Kurtosis6.694931
Mean3.0642857
Median Absolute Deviation (MAD)0.9
Skewness2.408553
Sum42.9
Variance10.730165
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T05:36:19.170283image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=9)
ValueCountFrequency (%)
5.0 3
 
0.2%
1.0 2
 
0.2%
1.5 2
 
0.2%
2.0 2
 
0.2%
13.0 1
 
0.1%
0.5 1
 
0.1%
3.0 1
 
0.1%
0.8 1
 
0.1%
1.6 1
 
0.1%
(Missing) 1303
98.9%
ValueCountFrequency (%)
0.5 1
 
0.1%
0.8 1
 
0.1%
1.0 2
0.2%
1.5 2
0.2%
1.6 1
 
0.1%
2.0 2
0.2%
3.0 1
 
0.1%
5.0 3
0.2%
13.0 1
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
13.0 1
 
0.1%
5.0 3
0.2%
3.0 1
 
0.1%
2.0 2
0.2%
1.6 1
 
0.1%
1.5 2
0.2%
1.0 2
0.2%
0.8 1
 
0.1%
0.5 1
 
0.1%

지름(입지름)
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct42
Distinct (%)3.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.4 KiB
<NA>
1206 
9
 
9
14
 
8
7
 
6
6.5
 
6
Other values (37)
 
82

Length

Max length10
Median length4
Mean length3.8542141
Min length1

Unique

Unique12 ?
Unique (%)0.9%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd row<NA>
4th row<NA>
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1206
91.6%
9 9
 
0.7%
14 8
 
0.6%
7 6
 
0.5%
6.5 6
 
0.5%
15 5
 
0.4%
11 4
 
0.3%
3.5 4
 
0.3%
4 4
 
0.3%
13 4
 
0.3%
Other values (32) 61
 
4.6%

Length

2023-12-13T05:36:19.343488image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 1206
91.5%
9 9
 
0.7%
14 8
 
0.6%
7 6
 
0.5%
6.5 6
 
0.5%
15 5
 
0.4%
11 4
 
0.3%
3.5 4
 
0.3%
4 4
 
0.3%
13 4
 
0.3%
Other values (33) 62
 
4.7%

이미지주소
Text

MISSING 

Distinct1101
Distinct (%)99.8%
Missing214
Missing (%)16.2%
Memory size10.4 KiB
2023-12-13T05:36:19.534250image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length407
Median length361
Mean length84.639166
Min length39

Characters and Unicode

Total characters93357
Distinct characters42
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1099 ?
Unique (%)99.6%

Sample

1st row[이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00001-00-01.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00001-00-02.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00001.jpg
2nd row[이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00002-00-01.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00002.jpg
3rd row[이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00003-00-01.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00003.jpg
4th row[이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00004-00-01.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00004.jpg
5th row[이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00005-00-01.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00005.jpg
ValueCountFrequency (%)
이미지 2174
14.3%
관련 2174
14.3%
소장 2174
14.3%
11 2174
14.3%
차 2174
14.3%
자료/유물자료 1190
7.8%
자료/기증자료 826
 
5.4%
자료/학술자료 158
 
1.0%
이미지/00374-00-01.jpg 2
 
< 0.1%
이미지/00374.jpg 2
 
< 0.1%
Other values (2166) 2170
14.3%
2023-12-13T05:36:19.918066image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
14115
 
15.1%
0 8620
 
9.2%
1 6068
 
6.5%
자 4348
 
4.7%
미 4348
 
4.7%
지 4348
 
4.7%
이 4348
 
4.7%
/ 4348
 
4.7%
료 4348
 
4.7%
장 2174
 
2.3%
Other values (32) 36292
38.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 37932
40.6%
Decimal Number 19572
21.0%
Space Separator 14115
 
15.1%
Other Punctuation 6522
 
7.0%
Lowercase Letter 5982
 
6.4%
Close Punctuation 4348
 
4.7%
Open Punctuation 2174
 
2.3%
Dash Punctuation 2142
 
2.3%
Uppercase Letter 570
 
0.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
자 4348
11.5%
미 4348
11.5%
지 4348
11.5%
이 4348
11.5%
료 4348
11.5%
장 2174
5.7%
소 2174
5.7%
련 2174
5.7%
관 2174
5.7%
차 2174
5.7%
Other values (6) 5322
14.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 8620
44.0%
1 6068
31.0%
2 1065
 
5.4%
3 836
 
4.3%
4 773
 
3.9%
5 490
 
2.5%
9 454
 
2.3%
8 430
 
2.2%
7 424
 
2.2%
6 412
 
2.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
j 1984
33.2%
p 1984
33.2%
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Uppercase Letter
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33.3%
P 190
33.3%
G 190
33.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
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. 2174
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Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2174
50.0%
] 2174
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Space Separator
ValueCountFrequency (%)
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100.0%
Open Punctuation
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[ 2174
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Most occurring scripts

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Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
14115
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/ 4348
 
8.9%
. 2174
 
4.4%
[ 2174
 
4.4%
) 2174
 
4.4%
] 2174
 
4.4%
- 2142
 
4.4%
2 1065
 
2.2%
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Hangul
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5.7%
련 2174
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차 2174
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Latin
ValueCountFrequency (%)
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30.3%
J 190
 
2.9%
P 190
 
2.9%
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2.9%
t 10
 
0.2%
m 10
 
0.2%
c 10
 
0.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 55425
59.4%
Hangul 37932
40.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
14115
25.5%
0 8620
15.6%
1 6068
10.9%
/ 4348
 
7.8%
. 2174
 
3.9%
[ 2174
 
3.9%
) 2174
 
3.9%
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3.9%
- 2142
 
3.9%
j 1984
 
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Hangul
ValueCountFrequency (%)
자 4348
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미 4348
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11.5%
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5.7%
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Other values (6) 5322
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데이터기준일자
Date

CONSTANT 

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Interactions

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Correlations

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분류명관리번호재질장르시대용도너비(가로)세로길이두께지름(입지름)
분류명1.0000.4160.8050.8300.8080.9050.0000.0450.4940.8480.923
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관리번호너비(가로)세로길이두께분류명재질장르용도지름(입지름)
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Missing values

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A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T05:36:11.368608image/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.
2023-12-13T05:36:11.636422image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

소장품명분류명관리번호상세설명재질장르시대용도기능높이너비(가로)세로길이두께지름(입지름)이미지주소데이터기준일자
0유기주전자(鍮器注子)유물1주전자는 승반(承盤) 또는 탁잔과 함께 사용되며, 주로 술이나 차(茶)를 따르는 데 사용한다. 주기(酒器)로는 금속 또는 도자기로 만든 것이 주로 사용되며, 금속재로 만든 것은 술과 차를 데우거나 담는 데 쓰인다. 유기(놋쇠)는 구리에다 주석이나 아연·니켈을 섞은 합금으로 청동기시대의 청동도 놋쇠의 일종이다. 고려시대에는 범종과 각종 생활용기가 놋쇠로 제작되 사용되었고, 조선시대에는 초기부터 국가에서 동을 채굴하여 유기의 생산을 장려하였다. ≪경국대전≫의 공조(工曹)편을 보면, 유기를 전담하여 놋그릇을 생산하는 유장(鍮匠)이 국가공무원으로서 본조(本曹)와 내수사(內需司)·상의원(尙衣院)에 각각 소속되어 있었으며, 지방관아의 공방에도 유기공들이 소속되어 있었다. 몸체(2-1)와 뚜껑(2-2)으로 구성됨.금속/동합금민속품광복이후식/음식기주전자12.520.0<NA><NA><NA><NA>[이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00001-00-01.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00001-00-02.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00001.jpg2022-10-30
1흑칠반(黑漆盤)유물2음식을 차려내거나 운반할 때 사용하는 도구로 원형(圓形)의 판에 4개의 다리가 달려있고, 다리 아랫부분은 2개 각각 연결되어 있다. 흑칠은 옻칠에 산화철(酸化鐵)을 넣어서 검게 만든 흑색의 칠도장으로 주칠과 마찬가지로 궁중, 관청, 사대부가, 서민의 소반, 함, 필통 등 소품에 사용되었으며, 나전에 많이 쓰인 칠 도장이다 반의 옛 말은 ‘반(槃)’ 혹은 판(板)이며, 상(床)이라는 명칭과도 혼용되는데 가장 일반적인 용어는 '반(盤)'이다. 안(案)·탁(卓) 은 반보다는 높고 큰 규모의 것을 지칭했던 것으로 보이는데, 이것은 의궤의 의례 준비 기록을 통해서 찾아 볼 수 있다. 때로는 조(俎 : 도마)가 같은 뜻으로 쓰이기도 한다.나무민속품광복이후식/음식기반상/소반2137.0<NA><NA><NA><NA>[이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00002-00-01.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00002.jpg2022-10-30
2찻잎따개유물3찻잎을 수확하는 도구 머리 부분에 금속으로 된 칼날이 달려 있어 차나무에서 올라오는 새순을 따는데 사용된다.나무민속품근대주/생활용품/가전생활용품/가전<NA>8.0<NA>26.0<NA><NA>[이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00003-00-01.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00003.jpg2022-10-30
3묘침유물4다관(茶罐)에 구멍을 뚫는 도구이다.나무민속품근대주/생활용품/가전생활용품/가전<NA><NA><NA>17.5<NA><NA>[이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00004-00-01.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00004.jpg2022-10-30
4백자발(鉢)유물5구연부는 외반(外反)하고, 아래는 좁고 위는 넓게 만들어 국이나 밥을 담는데 쓰이는 그릇으로 수직굽 형태이다. <발달과정/역사> 신석기시대 빗살무늬질그릇 중 발형도기(鉢型陶器)에서 현재 사용하는 발의 원형을 찾아볼 수 있다. 이 형태는 고려 조선시대의 청자 백자 작품에 이어 현재까지 이어져 오고 있다. 한편 비슷한 기형으로서 높이가 입 지름보다 긴 것은 심발(渙鉢)이라 부르며 발(鉢)보다 작은 것은 완(碗) 등으로 지칭한다. 발(鉢)은 대접보다 운두가 높고 구연은 살짝 외반(外反)하는 경우가 많다. 기벽이 얇고 입술이 외반(外反)되어 있다. 몸통은 아가리에서 굽으로 갈수록 서서히 좁아지는 형태이다. 내면의 기벽과 바닥의 경계 부분에 살짝 턱이 져 내저원각(內底圓刻)의 형태를 취했다. 몸통 전면(全面)에 옅은 회색이 도는 백색 유약이 시유되어 있고 광택이 좋다. 굽은 접지면(接地面)이 넓고 굽 안쪽을 비스듬히 깎고 시유(施釉)하지 않은 죽절굽이며 태토를 빚어 받쳐 구운 흔적이 남아 있다.도자기/백자고미술국학/도자기조선 16세기식/음식기음식기/발1118.0<NA><NA><NA><NA>[이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00005-00-01.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00005.jpg2022-10-30
5백자발(鉢)유물6구연부는 외반(外反)하고, 아래는 좁고 위는 넓게 만들어 국이나 밥을 담는데 쓰이는 그릇으로 수직굽 형태이다. <발달과정/역사> 신석기시대 빗살무늬질그릇 중 발형도기(鉢型陶器)에서 현재 사용하는 발의 원형을 찾아볼 수 있다. 이 형태는 고려 조선시대의 청자 백자 작품에 이어 현재까지 이어져 오고 있다. 한편 비슷한 기형으로서 높이가 입 지름보다 긴 것은 심발(渙鉢)이라 부르며 발(鉢)보다 작은 것은 완(碗) 등으로 지칭한다. 발(鉢)은 대접보다 운두가 높고 구연은 살짝 외반(外反)하는 경우가 많다. 기벽이 얇고 입술이 외반(外反)되어 있다. 몸통은 아가리에서 굽으로 갈수록 서서히 좁아지는 형태이다. 내면의 기벽과 바닥의 경계 부분에 살짝 턱이 져 내저원각(內底圓刻)의 형태를 취했다. 몸통 전면(全面)에 옅은 회색이 도는 백색 유약이 시유되어 있고 광택이 좋다. 굽은 접지면(接地面)이 넓고 굽 안쪽을 비스듬히 깎고 시유(施釉)하지 않은 죽절굽이며 태토를 빚어 받쳐 구운 흔적이 남아 있다.도자기/백자고미술국학/도자기조선 16세기식/음식기음식기/발11.518.5<NA><NA><NA><NA>[이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00006-00-01.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00006.jpg2022-10-30
6청자잔유물7차(茶)나 술 등을 담아 마시는 그릇으로 잔(2-1)과 잔받침(2-2)으로 구성되어 있다. (2-1)아래로 내려갈수록 좁아지는 형태이고 바닥면으로 갈수록 넓어지는 굽이 달려있다. (2-2)접시형태로 내면 중앙에 잔을 받칠 수 있는 받침이 있다. 청자(靑磁) : 철분이 조금 섞인 백토로 만든 형태 위에 철분이 1∼3％ 정도 들어 있는 장석질 유약을 입혀 1,250∼1,300℃ 정도에서 환원염으로 구워낸 자기이다. 청자잔(靑磁盞) : 물, 차, 술 등의 액체를 담는 작은 그릇이다. 액체를 옮겨담아 들고 다니거나 마시기 위한 그릇 중에서 개방형 용기를 잔이라 하며, 밀폐용기는 잔이 아닌 수통이라 한다. 액체뿐만 아니라 적절한 다른 그릇이 없을 때는 잔에 물건을 담아두기도 한다. 잔받침 또는 잔탁(盞托)은 찻잔이나 커피잔 등 잔의 밑을 받치는 데 사용하는 작은 접시이다.도자기/청자고미술국학/도자기고려 11세기식/음식기음식기/잔5.58.0<NA><NA><NA><NA>[이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00007-00-01.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00007-00-02.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00007.jpg2022-10-30
7나무반(木盤)유물8음식을 차려내거나 운반할 때 사용하는 도구로 사각형의 판에 4개의 다리가 아치형태로 달려있다. 반의 옛 말은 ‘반(槃)’ 혹은 판(板)이며, 상(床)이라는 명칭과도 혼용되는데 가장 일반적인 용어는 '반(盤)'이다. 안(案)·탁(卓)은 반보다는 높고 큰 규모의 것을 지칭했던 것으로 보이는데, 이것은 의궤의 의례 준비 기록을 통해서 찾아 볼 수 있다. 때로는 조(俎)가 같은 뜻으로 쓰이기도 한다. 조가 반과 같은 의미로 쓰이게 된 것은 도마를 조리대로 쓰다가 얕은 두개의 발이 도마 밑에 붙게 되었고 차츰 네 개의 긴 다리로 변하여 그릇이나 음식을 받치는 반이 되었기 때문일 것으로 추정된다. 종류로는 한 손에 들고 이동하기 쉬운 수반(手盤)과, 다과 또는 술을 나를 때 사용하는 발 없는 쟁반(錚盤)이 있는데, 대부분 모두 식반(食盤)으로 쓰인다.나무민속품광복이후식/음식기반상/소반1740.535.0<NA><NA><NA>[이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00008-00-01.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00008.jpg2022-10-30
8나무반(木盤)유물9음식을 차려내거나 운반할 때 사용하는 도구로 사각형의 판에 4개의 다리가 아치형태로 달려있다. 반의 옛 말은 ‘반(槃)’ 혹은 판(板)이며, 상(床)이라는 명칭과도 혼용되는데 가장 일반적인 용어는 '반(盤)'이다. 안(案)·탁(卓)은 반보다는 높고 큰 규모의 것을 지칭했던 것으로 보이는데, 이것은 의궤의 의례 준비 기록을 통해서 찾아 볼 수 있다. 때로는 조(俎)가 같은 뜻으로 쓰이기도 한다. 조가 반과 같은 의미로 쓰이게 된 것은 도마를 조리대로 쓰다가 얕은 두개의 발이 도마 밑에 붙게 되었고 차츰 네 개의 긴 다리로 변하여 그릇이나 음식을 받치는 반이 되었기 때문일 것으로 추정된다. 종류로는 한 손에 들고 이동하기 쉬운 수반(手盤)과, 다과 또는 술을 나를 때 사용하는 발 없는 쟁반(錚盤)이 있는데, 대부분 모두 식반(食盤)으로 쓰인다.나무민속품광복이후식/음식기반상/소반1344.034.0<NA><NA><NA>[이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00009-00-01.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00009.jpg2022-10-30
9나무반(木盤)유물10음식을 차려내거나 운반할 때 사용하는 도구로 사각형의 판에 4개의 다리가 달려있다. 반의 옛 말은 ‘반(槃)’ 혹은 판(板)이며, 상(床)이라는 명칭과도 혼용되는데 가장 일반적인 용어는 '반(盤)'이다. 안(案)·탁(卓)은 반보다는 높고 큰 규모의 것을 지칭했던 것으로 보이는데, 이것은 의궤의 의례 준비 기록을 통해서 찾아 볼 수 있다. 때로는 조(俎)가 같은 뜻으로 쓰이기도 한다. 조가 반과 같은 의미로 쓰이게 된 것은 도마를 조리대로 쓰다가 얕은 두개의 발이 도마 밑에 붙게 되었고 차츰 네 개의 긴 다리로 변하여 그릇이나 음식을 받치는 반이 되었기 때문일 것으로 추정된다. 종류로는 한 손에 들고 이동하기 쉬운 수반(手盤)과, 다과 또는 술을 나를 때 사용하는 발 없는 쟁반(錚盤)이 있는데, 대부분 모두 식반(食盤)으로 쓰인다.나무민속품광복이후식/음식기반상/소반11.541.032.0<NA><NA><NA>[이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00010-00-01.jpg [이미지] 11) 차 관련 소장 자료/유물자료 이미지/00010.jpg2022-10-30
소장품명분류명관리번호상세설명재질장르시대용도기능높이너비(가로)세로길이두께지름(입지름)이미지주소데이터기준일자
1307다관기증538기증자 서찬식 다관은 차를 끓여 담는 그릇으로 주전자와 모양이 비슷하며 사기, 놋쇠, 은 따위로 만든다. [출처: 네이버 국어사전]도자기<NA>광복이후<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2022-10-30
1308수구와 찻잔기증539기증자 서찬식 수구란 물을 끌어 들이거나 흘려 내보내는 곳. 찻잔은 차를 따라 마시는 잔으로 찻종보다 높이가 낮고 아가리가 더 벌어졌다.[출처: 네이버 국어사전]도자기<NA>광복이후<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2022-10-30
1309사모바르기증540기증자 현장스님 사모바르란 러시아 전래의 특유한 주전자. 구리, 은, 주석 따위로 만드는데 중앙에 상하로 통하는 관이 있어 그 속에 숯불을 넣어 물을 끓인다. [출처: 네이버 국어사전]금속<NA>러시아<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2022-10-30
1310찻잎 유념도구기증541기증자 추민아 찻잎이란 차나무의 잎. 유념이란 잊거나 소홀히 하지 않도록 마음속에 깊이 간직하여 생각함. 도구란 일을 할 때 쓰는 연장을 통틀어 이르는 말. [출처: 네이버 국어사전]나무<NA>스리랑카<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2022-10-30
1311들차 가방기증542기증자 추민아 ※공식자료 없음. 확인 부탁드립니다.나무<NA>스리랑카<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2022-10-30
1312한재이목 교지기증543한재 이목 교지(복사본)1717년 숙종 하사 정2품 관직 증직- 이목 선생은 조선 초기 선비로 호는 한재(寒齋), 시호는 정간(貞簡)이다.한재 이목선생은 점필재 김종직선생의 제자로 연산군 4년(1498년) 무오사화에 연루되어 28세의 젊은 나이에 돌아가셨지만 많은 글들을 남겼다. 그 중에서 현존하는 한국 최고(最古) 및 최고(最高)의 다서(茶書)인 다부의 저자로 다선(茶仙)으로 추앙되고 있다.지기타2000년 이후사회생활/문서사회제도/관(공)문서<NA>74.047.0<NA><NA><NA><NA>2022-10-30
1313다부원문 서예목판기증544다부 원문 서예 목판- 이목의 다부원문 서예 (이영근 서예)- 다부는 차에 대한 깨달음을 산문형태로 표현한 시(詩)로 1,332자로 이루어져 있다. 주요 내용은 차의 이름과 종류, 주요 산지, 다산(茶山)의 정경 및 차의 본질적 가치와 특성을 이야기하고 있다. 한재 이목선생은 차의 특성으로 차 삼품(茶 三品), 차 칠효능(茶 七效能), 차 오공(茶 五功), 차 육덕(茶 六德)을 이야기하면서 내 마음의 차, 오심지다(吾心之茶)를 이야기하고 있다.차인으로 가져야 할 기본 덕성이자 이루어가야 할 이상적인 세계로서 내 마음의 차(茶)라는 다도에 대해 이야기하고 있다.나무기타/기타2000년 이후문화예술/문학문헌<NA>48.0141.0<NA><NA><NA><NA>2022-10-30
1314이평사집 중간본기증545이평사집 중간본(복사본)- 1631년 발행 이평사집 목판본 복사본지기타/기타2000년 이후문화예술/문학문헌<NA>21.030.0<NA><NA><NA><NA>2022-10-30
1315국역 한재집기증546국역 한재집- 2012년 발행 최영성 교수 한재집 편역지기타/기타2000년 이후문화예술/문학문헌<NA>18.025.0<NA><NA><NA><NA>2022-10-30
1316기뻐서 차를 노래하노라기증547기뻐서 차를 노래하노라- 2018년 발행 박남식박사 다부 편역지기타/기타2000년 이후문화예술/문학문헌<NA>16.022.0<NA><NA><NA><NA>2022-10-30