Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations30
Missing cells1
Missing cells (%)0.6%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.6 KiB
Average record size in memory53.4 B

Variable types

Numeric1
DateTime1
Categorical1
Text3

Dataset

Description샘플 데이터
Author㈜더아이엠씨
URLhttps://bigdata-region.kr/#/dataset/36eb9352-38b7-45dd-b757-80aacf579bef

Alerts

기준년월 has constant value ""Constant
수집채널명 has constant value ""Constant
내용 has 1 (3.3%) missing valuesMissing
수집인덱스 has unique valuesUnique
수집URL has unique valuesUnique
제목 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 13:58:39.466705
Analysis finished2023-12-10 13:58:40.644592
Duration1.18 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

수집인덱스
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean15.5
Minimum1
Maximum30
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size402.0 B
2023-12-10T22:58:40.757143image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2.45
Q18.25
median15.5
Q322.75
95-th percentile28.55
Maximum30
Range29
Interquartile range (IQR)14.5

Descriptive statistics

Standard deviation8.8034084
Coefficient of variation (CV)0.56796183
Kurtosis-1.2
Mean15.5
Median Absolute Deviation (MAD)7.5
Skewness0
Sum465
Variance77.5
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-10T22:58:40.990082image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=30)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
3.3%
17 1
 
3.3%
30 1
 
3.3%
29 1
 
3.3%
28 1
 
3.3%
27 1
 
3.3%
26 1
 
3.3%
25 1
 
3.3%
24 1
 
3.3%
23 1
 
3.3%
Other values (20) 20
66.7%
ValueCountFrequency (%)
1 1
3.3%
2 1
3.3%
3 1
3.3%
4 1
3.3%
5 1
3.3%
6 1
3.3%
7 1
3.3%
8 1
3.3%
9 1
3.3%
10 1
3.3%
ValueCountFrequency (%)
30 1
3.3%
29 1
3.3%
28 1
3.3%
27 1
3.3%
26 1
3.3%
25 1
3.3%
24 1
3.3%
23 1
3.3%
22 1
3.3%
21 1
3.3%

기준년월
Date

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
Minimum2010-01-01 00:00:00
Maximum2010-01-01 00:00:00
2023-12-10T22:58:41.332719image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T22:58:41.669425image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

수집채널명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
NAVER_BLOG
30 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
NAVER_BLOG 30
100.0%

Length

2023-12-10T22:58:41.914392image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T22:58:42.161453image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
naver_blog 30
100.0%

수집URL
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:58:42.722047image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length66
Median length63
Mean length59.8
Min length20

Characters and Unicode

Total characters1794
Distinct characters43
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowhttps://blog.naver.com/tsiashop?Redirect=Log&logNo=120098440514
2nd rowhttps://blog.naver.com/ssenmu?Redirect=Log&logNo=110077310953
3rd rowhttps://blog.naver.com/ssenmu?Redirect=Log&logNo=110077322640
4th rowhttps://blog.naver.com/jungugi?Redirect=Log&logNo=140097903723
5th rowhttps://blog.naver.com/reatta?Redirect=Log&logNo=80098610960
ValueCountFrequency (%)
https://blog.naver.com/tsiashop?redirect=log&logno=120098440514 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/ssenmu?redirect=log&logno=110077310953 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/fkgpf5406?redirect=log&logno=40097685377 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/icanspe?redirect=log&logno=80098557636 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/hihijy87?redirect=log&logno=50079459185 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/yskwoori?redirect=log&logno=10077504610 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/sjlee9512?redirect=log&logno=100096675177 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/jihea7272?redirect=log&logno=96807919 1
 
3.3%
http://www.perrang.com/blog/?id=blog2nd&no=119 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/ssenmu?redirect=log&logno=110077312951 1
 
3.3%
Other values (20) 20
66.7%
2023-12-10T22:58:43.516003image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 157
 
8.8%
e 99
 
5.5%
g 95
 
5.3%
t 92
 
5.1%
/ 91
 
5.1%
0 77
 
4.3%
r 65
 
3.6%
l 62
 
3.5%
c 60
 
3.3%
. 59
 
3.3%
Other values (33) 937
52.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1056
58.9%
Decimal Number 357
 
19.9%
Other Punctuation 238
 
13.3%
Uppercase Letter 84
 
4.7%
Math Symbol 58
 
3.2%
Connector Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 157
14.9%
e 99
 
9.4%
g 95
 
9.0%
t 92
 
8.7%
r 65
 
6.2%
l 62
 
5.9%
c 60
 
5.7%
n 48
 
4.5%
i 46
 
4.4%
s 45
 
4.3%
Other values (13) 287
27.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 77
21.6%
7 47
13.2%
1 46
12.9%
9 37
10.4%
8 34
9.5%
6 28
 
7.8%
5 27
 
7.6%
2 24
 
6.7%
4 20
 
5.6%
3 17
 
4.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 91
38.2%
. 59
24.8%
: 30
 
12.6%
? 29
 
12.2%
& 29
 
12.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
L 28
33.3%
N 28
33.3%
R 28
33.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 58
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1140
63.5%
Common 654
36.5%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 157
13.8%
e 99
 
8.7%
g 95
 
8.3%
t 92
 
8.1%
r 65
 
5.7%
l 62
 
5.4%
c 60
 
5.3%
n 48
 
4.2%
i 46
 
4.0%
s 45
 
3.9%
Other values (16) 371
32.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 91
13.9%
0 77
11.8%
. 59
9.0%
= 58
 
8.9%
7 47
 
7.2%
1 46
 
7.0%
9 37
 
5.7%
8 34
 
5.2%
: 30
 
4.6%
? 29
 
4.4%
Other values (7) 146
22.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1794
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 157
 
8.8%
e 99
 
5.5%
g 95
 
5.3%
t 92
 
5.1%
/ 91
 
5.1%
0 77
 
4.3%
r 65
 
3.6%
l 62
 
3.5%
c 60
 
3.3%
. 59
 
3.3%
Other values (33) 937
52.2%

제목
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:58:44.051349image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length47
Median length28
Mean length22.433333
Min length6

Characters and Unicode

Total characters673
Distinct characters242
Distinct categories13 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row[맛있는이야기] 분당 수내역 샌드위치 카페 리틀 미즈 메틱
2nd rowhotel┃규슈-규슈여행 그 호텔의 추억
3rd row퍼스*멜버른 9일 young couples-다이내믹...
4th row2010년 기초 일본어는 e4u에서 함께 하자구요!! [어학...
5th row커피숍에서~
ValueCountFrequency (%)
5
 
3.6%
2010년 5
 
3.6%
1월 3
 
2.1%
새해 2
 
1.4%
커피숍 2
 
1.4%
boompc방 2
 
1.4%
카페 2
 
1.4%
채용 2
 
1.4%
정보 2
 
1.4%
1일 2
 
1.4%
Other values (111) 113
80.7%
2023-12-10T22:58:44.793635image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
114
 
16.9%
. 23
 
3.4%
0 18
 
2.7%
1 18
 
2.7%
- 12
 
1.8%
2 10
 
1.5%
일 10
 
1.5%
o 10
 
1.5%
e 8
 
1.2%
a 8
 
1.2%
Other values (232) 442
65.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 317
47.1%
Space Separator 114
 
16.9%
Lowercase Letter 75
 
11.1%
Decimal Number 55
 
8.2%
Uppercase Letter 48
 
7.1%
Other Punctuation 32
 
4.8%
Dash Punctuation 12
 
1.8%
Open Punctuation 8
 
1.2%
Close Punctuation 6
 
0.9%
Math Symbol 3
 
0.4%
Other values (3) 3
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
일 10
 
3.2%
해 7
 
2.2%
년 6
 
1.9%
에 6
 
1.9%
이 6
 
1.9%
정 6
 
1.9%
서 5
 
1.6%
의 5
 
1.6%
피 4
 
1.3%
산 4
 
1.3%
Other values (170) 258
81.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 10
13.3%
e 8
10.7%
a 8
10.7%
t 8
10.7%
l 6
 
8.0%
n 6
 
8.0%
r 4
 
5.3%
h 4
 
5.3%
w 3
 
4.0%
d 3
 
4.0%
Other values (9) 15
20.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
O 7
14.6%
E 6
12.5%
C 6
12.5%
P 4
 
8.3%
H 3
 
6.2%
B 3
 
6.2%
M 3
 
6.2%
L 2
 
4.2%
Y 2
 
4.2%
A 2
 
4.2%
Other values (8) 10
20.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 18
32.7%
1 18
32.7%
2 10
18.2%
6 3
 
5.5%
9 3
 
5.5%
3 1
 
1.8%
5 1
 
1.8%
4 1
 
1.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 23
71.9%
' 3
 
9.4%
! 2
 
6.2%
* 1
 
3.1%
; 1
 
3.1%
/ 1
 
3.1%
# 1
 
3.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 4
50.0%
[ 4
50.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
50.0%
] 3
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
114
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 12
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 3
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
② 1
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
┃ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 317
47.1%
Common 233
34.6%
Latin 123
 
18.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
일 10
 
3.2%
해 7
 
2.2%
년 6
 
1.9%
에 6
 
1.9%
이 6
 
1.9%
정 6
 
1.9%
서 5
 
1.6%
의 5
 
1.6%
피 4
 
1.3%
산 4
 
1.3%
Other values (170) 258
81.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
o 10
 
8.1%
e 8
 
6.5%
a 8
 
6.5%
t 8
 
6.5%
O 7
 
5.7%
l 6
 
4.9%
E 6
 
4.9%
C 6
 
4.9%
n 6
 
4.9%
r 4
 
3.3%
Other values (27) 54
43.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
114
48.9%
. 23
 
9.9%
0 18
 
7.7%
1 18
 
7.7%
- 12
 
5.2%
2 10
 
4.3%
( 4
 
1.7%
[ 4
 
1.7%
~ 3
 
1.3%
) 3
 
1.3%
Other values (15) 24
 
10.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 354
52.6%
Hangul 317
47.1%
Enclosed Alphanum 1
 
0.1%
Box Drawing 1
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
114
32.2%
. 23
 
6.5%
0 18
 
5.1%
1 18
 
5.1%
- 12
 
3.4%
2 10
 
2.8%
o 10
 
2.8%
e 8
 
2.3%
a 8
 
2.3%
t 8
 
2.3%
Other values (50) 125
35.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
일 10
 
3.2%
해 7
 
2.2%
년 6
 
1.9%
에 6
 
1.9%
이 6
 
1.9%
정 6
 
1.9%
서 5
 
1.6%
의 5
 
1.6%
피 4
 
1.3%
산 4
 
1.3%
Other values (170) 258
81.4%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
② 1
100.0%
Box Drawing
ValueCountFrequency (%)
┃ 1
100.0%

내용
Text

MISSING 

Distinct29
Distinct (%)100.0%
Missing1
Missing (%)3.3%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:58:45.322293image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length113
Median length97
Mean length89.206897
Min length10

Characters and Unicode

Total characters2587
Distinct characters466
Distinct categories13 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique29 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row리틀 미즈 메틱 분당 수내역에 있는 샌드위치 카페 리틀 미즈 메틱 을 소개합니다. 분당선 수내역 2번출구를 나오면 맥도날드 건물 뒷쪽으로해서 직진하다보면 여러...
2nd row총 156객실; 9층 규모의 히젠야 주변에는 계곡이 휘감아 돌아 운치를 더해 주며; 온천탕 외에 사우나; 실외수영장; 레스토랑; 볼링장; 노래방; 당구대; 커피숍...
3rd rowwww.questharbourvillage.com.au 1 로트네스트섬은 자전거를 타고 해안과 언덕을 돌며 소박한 풍경을 즐기기에 안성맞춤이다 2 서호주 토종 커피숍; 돔(DOME) 3 섬을 찾은...
4th row평소때와 같이 아침 일찍 일어나서 정갈하게 씻고; 마망께서 해주신 아침밥을 후딱 해치운 뒤 친구랑 영화를 보러갈까; 근처 커피숍에 가서 우아한 티타임을 가질까....
5th row2009.12.04
ValueCountFrequency (%)
커피숍에서 12
 
2.1%
커피숍 9
 
1.6%
커피를 4
 
0.7%
커피숍에 3
 
0.5%
가서 3
 
0.5%
이 3
 
0.5%
내 3
 
0.5%
한 2
 
0.4%
3 2
 
0.4%
같이 2
 
0.4%
Other values (496) 516
92.3%
2023-12-10T22:58:46.040632image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
555
 
21.5%
. 145
 
5.6%
이 50
 
1.9%
에 48
 
1.9%
다 44
 
1.7%
피 41
 
1.6%
커 40
 
1.5%
서 36
 
1.4%
는 36
 
1.4%
; 33
 
1.3%
Other values (456) 1559
60.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1714
66.3%
Space Separator 555
 
21.5%
Other Punctuation 188
 
7.3%
Decimal Number 55
 
2.1%
Lowercase Letter 39
 
1.5%
Uppercase Letter 15
 
0.6%
Dash Punctuation 5
 
0.2%
Connector Punctuation 4
 
0.2%
Other Symbol 3
 
0.1%
Open Punctuation 3
 
0.1%
Other values (3) 6
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 50
 
2.9%
에 48
 
2.8%
다 44
 
2.6%
피 41
 
2.4%
커 40
 
2.3%
서 36
 
2.1%
는 36
 
2.1%
고 32
 
1.9%
아 30
 
1.8%
숍 30
 
1.8%
Other values (405) 1327
77.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
l 5
12.8%
a 4
10.3%
w 4
10.3%
r 3
 
7.7%
u 3
 
7.7%
o 3
 
7.7%
g 2
 
5.1%
e 2
 
5.1%
i 2
 
5.1%
m 2
 
5.1%
Other values (9) 9
23.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 15
27.3%
2 13
23.6%
1 7
12.7%
4 4
 
7.3%
3 4
 
7.3%
9 4
 
7.3%
8 3
 
5.5%
5 2
 
3.6%
6 2
 
3.6%
7 1
 
1.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
O 3
20.0%
C 2
13.3%
P 2
13.3%
W 2
13.3%
M 2
13.3%
D 1
 
6.7%
E 1
 
6.7%
B 1
 
6.7%
S 1
 
6.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 145
77.1%
; 33
 
17.6%
' 5
 
2.7%
! 3
 
1.6%
? 2
 
1.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
555
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 5
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 4
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
▣ 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 2
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
“ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1714
66.3%
Common 819
31.7%
Latin 54
 
2.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 50
 
2.9%
에 48
 
2.8%
다 44
 
2.6%
피 41
 
2.4%
커 40
 
2.3%
서 36
 
2.1%
는 36
 
2.1%
고 32
 
1.9%
아 30
 
1.8%
숍 30
 
1.8%
Other values (405) 1327
77.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
l 5
 
9.3%
a 4
 
7.4%
w 4
 
7.4%
r 3
 
5.6%
u 3
 
5.6%
o 3
 
5.6%
O 3
 
5.6%
C 2
 
3.7%
P 2
 
3.7%
g 2
 
3.7%
Other values (18) 23
42.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
555
67.8%
. 145
 
17.7%
; 33
 
4.0%
0 15
 
1.8%
2 13
 
1.6%
1 7
 
0.9%
' 5
 
0.6%
- 5
 
0.6%
4 4
 
0.5%
3 4
 
0.5%
Other values (13) 33
 
4.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1685
65.1%
ASCII 869
33.6%
Compat Jamo 29
 
1.1%
Geometric Shapes 3
 
0.1%
Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
555
63.9%
. 145
 
16.7%
; 33
 
3.8%
0 15
 
1.7%
2 13
 
1.5%
1 7
 
0.8%
' 5
 
0.6%
l 5
 
0.6%
- 5
 
0.6%
4 4
 
0.5%
Other values (39) 82
 
9.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 50
 
3.0%
에 48
 
2.8%
다 44
 
2.6%
피 41
 
2.4%
커 40
 
2.4%
서 36
 
2.1%
는 36
 
2.1%
고 32
 
1.9%
아 30
 
1.8%
숍 30
 
1.8%
Other values (400) 1298
77.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅋ 15
51.7%
ㅎ 8
27.6%
ㅠ 2
 
6.9%
ㅡ 2
 
6.9%
ㅜ 2
 
6.9%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
▣ 3
100.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
“ 1
100.0%

Interactions

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Correlations

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수집인덱스수집URL제목내용
수집인덱스1.0001.0001.0001.000
수집URL1.0001.0001.0001.000
제목1.0001.0001.0001.000
내용1.0001.0001.0001.000

Missing values

2023-12-10T22:58:40.410769image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T22:58:40.575754image/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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122010-01NAVER_BLOGhttps://blog.naver.com/ssenmu?Redirect=Log&logNo=110077310953hotel┃규슈-규슈여행 그 호텔의 추억총 156객실; 9층 규모의 히젠야 주변에는 계곡이 휘감아 돌아 운치를 더해 주며; 온천탕 외에 사우나; 실외수영장; 레스토랑; 볼링장; 노래방; 당구대; 커피숍...
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452010-01NAVER_BLOGhttps://blog.naver.com/reatta?Redirect=Log&logNo=80098610960커피숍에서~<NA>
562010-01NAVER_BLOGhttps://blog.naver.com/jihea7272?Redirect=Log&logNo=96807727신세계백화점 커피숍2009.12.04
672010-01NAVER_BLOGhttps://blog.naver.com/dream1day?Redirect=Log&logNo=100096684980삼청동 맛집 - 와노(wano)삼청동은 주로 이탈리아식; 한식; 커피숍 등이 주류인데 이곳은 일종의 삼청동 비주류 식당이겠죠 맛은 일본에서 먹는 맛은 아니지만 그래도 맛나고 정결한 상차림이...
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892010-01NAVER_BLOGhttps://blog.naver.com/jen_sung?Redirect=Log&logNo=1000966726892009 New Year's EvE PARTYㅋㅋㅋ 매드포갈릭 가서 신나게 밥먹고 커피숍 가서 잠시 토킹 좀 떨다가 W로 고고싱했어요!! 파티하러 온 사람들이 어찌나 많던지 W호텔 들어가기 전에 좌회전 신호...
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수집인덱스기준년월수집채널명수집URL제목내용
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23242010-01NAVER_BLOGhttps://blog.naver.com/jihea7272?Redirect=Log&logNo=96807919카페 정모~홍대 커피숍더블 에스프레스 위에 띄우는 바닐라 아이스크림...커피 플로트 2009.12.13
24252010-01NAVER_BLOGhttps://blog.naver.com/sjlee9512?Redirect=Log&logNo=100096675177해리포터와 혼혈왕자 (Harry Potter and the Half-Blood...k rowling 작가가 커피숍에서 성공한 작이다. 해리포터에는 데니엘 레드클리프와 엠마왓슨; 루퍼트 그린트가 나온다. 해리포터의 시리지는 1~7까지 있고; 지금은 6까지...
25262010-01NAVER_BLOGhttps://blog.naver.com/yskwoori?Redirect=Log&logNo=10077504610첫 5초 안에 호감을 산다.“어제 어떤 커피숍에 들어갔는데 단번에 잘못 들어왔구나 싶었어요. 빈 테이블이 두세 개 있었는데 하나같이 지저분하고 물건들이 어지럽게 널려 있었죠. 카운터...
26272010-01NAVER_BLOGhttps://blog.naver.com/hihijy87?Redirect=Log&logNo=50079459185[정동진] 2010년 새해 정동진 일출 즉흥 여행올림픽 공원 커피숍에서 도란도란 이런저런 이야기를 하다말고 '우리 정동진에 해뜨는거 보러갈까!?' 뜬금없이 입 밖으로 튀어나온 한마디. 번.쩍. '차가 많이 밀리진...
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29302010-01NAVER_BLOGhttps://blog.naver.com/mhmh1104?Redirect=Log&logNo=150077582609인천 공항 업무 단지 유일의 중국집 용경향미치도록 추운날 오전근무 끈나고 가는게 아쉬워 뭉쳤지만 시간은 오후 2시쯤 문을 연..커피숍도 하물며 호프집도 없어서 어딜갈까 20분쯤 고민하다 선택한 업무단지...