Overview

Dataset statistics

Number of variables11
Number of observations302
Missing cells198
Missing cells (%)6.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory26.7 KiB
Average record size in memory90.4 B

Variable types

Categorical5
Text3
DateTime2
Numeric1

Dataset

Description인천시설공단이 운영하는 회원관리시스템에 대한 등록되어 있는 정보를 제공합니다. (사업부서, 강습명, 강사명, 시작시간, 종료시간, 강습요일, 정원, 준비물, 교육대상, 잔여신청가능인원, 강습설명 등)
URLhttps://www.data.go.kr/data/15040805/fileData.do

Alerts

잔여신청가능인원 has constant value ""Constant
정원 is highly overall correlated with 준비물 and 1 other fieldsHigh correlation
사업부서 is highly overall correlated with 준비물 and 1 other fieldsHigh correlation
강습요일 is highly overall correlated with 준비물 and 1 other fieldsHigh correlation
준비물 is highly overall correlated with 정원 and 3 other fieldsHigh correlation
교육대상 is highly overall correlated with 정원 and 3 other fieldsHigh correlation
강사명 has 109 (36.1%) missing valuesMissing
강습설명 has 89 (29.5%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2023-12-12 09:09:37.930301
Analysis finished2023-12-12 09:09:39.423126
Duration1.49 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

사업부서
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct8
Distinct (%)2.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
인천삼산월드체육관
77 
노인종합문화회관
67 
계산국민체육센터
58 
인천시설공단(청소년수련관)
27 
송림체육관
25 
Other values (3)
48 

Length

Max length14
Median length9
Mean length8.4072848
Min length5

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
인천삼산월드체육관 77
25.5%
노인종합문화회관 67
22.2%
계산국민체육센터 58
19.2%
인천시설공단(청소년수련관) 27
 
8.9%
송림체육관 25
 
8.3%
인천어린이과학관 21
 
7.0%
하늘문화센터 14
 
4.6%
송도공원사업단 13
 
4.3%

Length

2023-12-12T18:09:39.806084image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T18:09:39.941945image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
인천삼산월드체육관 77
25.5%
노인종합문화회관 67
22.2%
계산국민체육센터 58
19.2%
인천시설공단(청소년수련관 27
 
8.9%
송림체육관 25
 
8.3%
인천어린이과학관 21
 
7.0%
하늘문화센터 14
 
4.6%
송도공원사업단 13
 
4.3%

강사명
Text

MISSING 

Distinct90
Distinct (%)46.6%
Missing109
Missing (%)36.1%
Memory size2.5 KiB
2023-12-12T18:09:40.223284image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length6
Median length3
Mean length3.0984456
Min length2

Characters and Unicode

Total characters598
Distinct characters100
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique36 ?
Unique (%)18.7%

Sample

1st row이상미.
2nd row박순정.
3rd row조정랑
4th row강미화
5th row박가은
ValueCountFrequency (%)
정선미 9
 
4.7%
박가은 5
 
2.6%
조인례 5
 
2.6%
찐밍 5
 
2.6%
월터 5
 
2.6%
이상미 5
 
2.6%
카네다나오코 5
 
2.6%
유주희 4
 
2.1%
강미화 4
 
2.1%
함연희 4
 
2.1%
Other values (78) 142
73.6%
2023-12-12T18:09:40.622294image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
김 35
 
5.9%
정 31
 
5.2%
미 27
 
4.5%
희 27
 
4.5%
은 23
 
3.8%
선 22
 
3.7%
박 17
 
2.8%
주 16
 
2.7%
경 13
 
2.2%
최 13
 
2.2%
Other values (90) 374
62.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 587
98.2%
Other Punctuation 10
 
1.7%
Decimal Number 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
김 35
 
6.0%
정 31
 
5.3%
미 27
 
4.6%
희 27
 
4.6%
은 23
 
3.9%
선 22
 
3.7%
박 17
 
2.9%
주 16
 
2.7%
경 13
 
2.2%
최 13
 
2.2%
Other values (88) 363
61.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 10
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 587
98.2%
Common 11
 
1.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 35
 
6.0%
정 31
 
5.3%
미 27
 
4.6%
희 27
 
4.6%
은 23
 
3.9%
선 22
 
3.7%
박 17
 
2.9%
주 16
 
2.7%
경 13
 
2.2%
최 13
 
2.2%
Other values (88) 363
61.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
. 10
90.9%
1 1
 
9.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 587
98.2%
ASCII 11
 
1.8%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 35
 
6.0%
정 31
 
5.3%
미 27
 
4.6%
희 27
 
4.6%
은 23
 
3.9%
선 22
 
3.7%
박 17
 
2.9%
주 16
 
2.7%
경 13
 
2.2%
최 13
 
2.2%
Other values (88) 363
61.8%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
. 10
90.9%
1 1
 
9.1%

강습명
Text

Distinct289
Distinct (%)95.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
2023-12-12T18:09:40.865138image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length24
Median length19
Mean length12.155629
Min length2

Characters and Unicode

Total characters3671
Distinct characters267
Distinct categories11 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique278 ?
Unique (%)92.1%

Sample

1st row필라테스_19시(화목)
2nd row방송댄스_10시(화목)
3rd row요가_10시 다이어트요가(월수금)
4th row에어로빅_10시(평일)
5th row피규어로빅스_12시(월수금)
ValueCountFrequency (%)
자유수영 14
 
3.1%
일반 11
 
2.4%
10시 9
 
2.0%
헬스 9
 
2.0%
8
 
1.7%
요가 6
 
1.3%
고급(화,목 5
 
1.1%
화목 5
 
1.1%
고급(월,수 5
 
1.1%
일반]2부 4
 
0.9%
Other values (319) 382
83.4%
2023-12-12T18:09:41.248501image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
) 228
 
6.2%
( 228
 
6.2%
156
 
4.2%
1 134
 
3.7%
시 123
 
3.4%
수 119
 
3.2%
_ 93
 
2.5%
월 86
 
2.3%
화 83
 
2.3%
2 77
 
2.1%
Other values (257) 2344
63.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2260
61.6%
Decimal Number 394
 
10.7%
Close Punctuation 284
 
7.7%
Open Punctuation 284
 
7.7%
Space Separator 156
 
4.2%
Connector Punctuation 93
 
2.5%
Uppercase Letter 77
 
2.1%
Other Punctuation 59
 
1.6%
Dash Punctuation 41
 
1.1%
Math Symbol 17
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 123
 
5.4%
수 119
 
5.3%
월 86
 
3.8%
화 83
 
3.7%
금 72
 
3.2%
부 72
 
3.2%
스 68
 
3.0%
목 60
 
2.7%
어 56
 
2.5%
영 51
 
2.3%
Other values (221) 1470
65.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 19
24.7%
S 11
14.3%
E 9
11.7%
P 8
10.4%
N 8
10.4%
A 6
 
7.8%
B 6
 
7.8%
D 3
 
3.9%
R 2
 
2.6%
K 2
 
2.6%
Other values (2) 3
 
3.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 134
34.0%
2 77
19.5%
0 47
 
11.9%
3 43
 
10.9%
4 43
 
10.9%
6 13
 
3.3%
9 12
 
3.0%
7 10
 
2.5%
5 10
 
2.5%
8 5
 
1.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 50
84.7%
. 7
 
11.9%
· 2
 
3.4%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 228
80.3%
] 56
 
19.7%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 228
80.3%
[ 56
 
19.7%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 15
88.2%
+ 2
 
11.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
p 4
66.7%
o 2
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
156
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 93
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 41
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2260
61.6%
Common 1328
36.2%
Latin 83
 
2.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 123
 
5.4%
수 119
 
5.3%
월 86
 
3.8%
화 83
 
3.7%
금 72
 
3.2%
부 72
 
3.2%
스 68
 
3.0%
목 60
 
2.7%
어 56
 
2.5%
영 51
 
2.3%
Other values (221) 1470
65.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
) 228
17.2%
( 228
17.2%
156
11.7%
1 134
10.1%
_ 93
7.0%
2 77
 
5.8%
[ 56
 
4.2%
] 56
 
4.2%
, 50
 
3.8%
0 47
 
3.5%
Other values (12) 203
15.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
I 19
22.9%
S 11
13.3%
E 9
10.8%
P 8
9.6%
N 8
9.6%
A 6
 
7.2%
B 6
 
7.2%
p 4
 
4.8%
D 3
 
3.6%
R 2
 
2.4%
Other values (4) 7
 
8.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2260
61.6%
ASCII 1409
38.4%
None 2
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
) 228
16.2%
( 228
16.2%
156
11.1%
1 134
9.5%
_ 93
 
6.6%
2 77
 
5.5%
[ 56
 
4.0%
] 56
 
4.0%
, 50
 
3.5%
0 47
 
3.3%
Other values (25) 284
20.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 123
 
5.4%
수 119
 
5.3%
월 86
 
3.8%
화 83
 
3.7%
금 72
 
3.2%
부 72
 
3.2%
스 68
 
3.0%
목 60
 
2.7%
어 56
 
2.5%
영 51
 
2.3%
Other values (221) 1470
65.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 2
100.0%

시작시간
Date

Distinct31
Distinct (%)10.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
Minimum2023-12-12 10:00:00
Maximum2023-12-12 20:10:00
2023-12-12T18:09:41.393561image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T18:09:41.592980image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=31)

종료시간
Date

Distinct44
Distinct (%)14.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
Minimum2023-12-12 10:50:00
Maximum2023-12-12 21:50:00
2023-12-12T18:09:41.837144image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T18:09:42.069752image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=44)

강습요일
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct17
Distinct (%)5.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
월수금
72 
화목
67 
토
43 
월화수목금
21 
월화수목금토
16 
Other values (12)
83 

Length

Max length6
Median length5
Mean length2.3311258
Min length1

Unique

Unique3 ?
Unique (%)1.0%

Sample

1st row화목
2nd row화목
3rd row월수금
4th row월화수목금
5th row월수금

Common Values

ValueCountFrequency (%)
월수금 72
23.8%
화목 67
22.2%
토 43
14.2%
월화수목금 21
 
7.0%
월화수목금토 16
 
5.3%
월수 15
 
5.0%
화 13
 
4.3%
월 12
 
4.0%
금 12
 
4.0%
수 11
 
3.6%
Other values (7) 20
 
6.6%

Length

2023-12-12T18:09:42.297665image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
월수금 72
23.8%
화목 67
22.2%
토 43
14.2%
월화수목금 21
 
7.0%
월화수목금토 16
 
5.3%
월수 15
 
5.0%
화 13
 
4.3%
금 12
 
4.0%
월 12
 
4.0%
수 11
 
3.6%
Other values (7) 20
 
6.6%

정원
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct31
Distinct (%)10.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean33.516556
Minimum5
Maximum999
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.8 KiB
2023-12-12T18:09:42.486159image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum5
5-th percentile10
Q115
median27
Q340
95-th percentile70
Maximum999
Range994
Interquartile range (IQR)25

Descriptive statistics

Standard deviation58.549903
Coefficient of variation (CV)1.7468949
Kurtosis247.58825
Mean33.516556
Median Absolute Deviation (MAD)12
Skewness15.010337
Sum10122
Variance3428.0911
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T18:09:42.702411image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=31)
ValueCountFrequency (%)
15 56
18.5%
30 28
 
9.3%
20 28
 
9.3%
40 26
 
8.6%
45 25
 
8.3%
25 19
 
6.3%
10 13
 
4.3%
28 12
 
4.0%
80 12
 
4.0%
35 12
 
4.0%
Other values (21) 71
23.5%
ValueCountFrequency (%)
5 6
 
2.0%
6 1
 
0.3%
8 3
 
1.0%
10 13
 
4.3%
11 2
 
0.7%
12 8
 
2.6%
13 1
 
0.3%
14 3
 
1.0%
15 56
18.5%
18 2
 
0.7%
ValueCountFrequency (%)
999 1
 
0.3%
80 12
4.0%
70 7
 
2.3%
65 1
 
0.3%
60 5
 
1.7%
55 9
 
3.0%
50 7
 
2.3%
45 25
8.3%
42 2
 
0.7%
40 26
8.6%

준비물
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct40
Distinct (%)13.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
<NA>
173 
운동복, 수건
 
16
실내수영복, 수모, 수경, 개인샤워용품, 수건
 
8
운동복
 
8
운동복,운동화
 
7
Other values (35)
90 

Length

Max length41
Median length4
Mean length7.5662252
Min length3

Unique

Unique14 ?
Unique (%)4.6%

Sample

1st row운동복
2nd row댄스복,운동화
3rd row운동복,수건
4th row댄스복, 운동화
5th row운동복,운동화

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 173
57.3%
운동복, 수건 16
 
5.3%
실내수영복, 수모, 수경, 개인샤워용품, 수건 8
 
2.6%
운동복 8
 
2.6%
운동복,운동화 7
 
2.3%
댄스복, 운동화 7
 
2.3%
수영복,수모,수경,샤워도구,수건등 7
 
2.3%
운동복, 실내운동화, 수건 6
 
2.0%
수영복,수경,수모,수건,세면도구 6
 
2.0%
댄스복,운동화 5
 
1.7%
Other values (30) 59
 
19.5%

Length

2023-12-12T18:09:42.921194image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 173
38.0%
운동복 48
 
10.5%
수건 34
 
7.5%
실내운동화 24
 
5.3%
댄스복 9
 
2.0%
실내수영복 8
 
1.8%
수모 8
 
1.8%
수경 8
 
1.8%
개인샤워용품 8
 
1.8%
운동복,운동화 7
 
1.5%
Other values (50) 128
28.1%

교육대상
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct32
Distinct (%)10.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
<NA>
90 
성인
64 
청소년이상
47 
초등학생
13 
성인,청소년
10 
Other values (27)
78 

Length

Max length14
Median length13
Mean length5.0496689
Min length2

Unique

Unique14 ?
Unique (%)4.6%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 90
29.8%
성인 64
21.2%
청소년이상 47
15.6%
초등학생 13
 
4.3%
성인,청소년 10
 
3.3%
2기 온라인아카데미 수강생 10
 
3.3%
온라인아카데미 수강생 8
 
2.6%
청소년,성인 8
 
2.6%
4기 온라인아카데미 수강생 6
 
2.0%
초등학생~성인 6
 
2.0%
Other values (22) 40
13.2%

Length

2023-12-12T18:09:43.141014image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 90
25.4%
성인 66
18.6%
청소년이상 47
13.2%
수강생 29
 
8.2%
온라인아카데미 27
 
7.6%
초등학생 16
 
4.5%
성인,청소년 10
 
2.8%
2기 10
 
2.8%
청소년,성인 8
 
2.3%
4기 6
 
1.7%
Other values (22) 46
13.0%

잔여신청가능인원
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
0
302 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 302
100.0%

Length

2023-12-12T18:09:43.277263image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T18:09:43.389503image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 302
100.0%

강습설명
Text

MISSING 

Distinct136
Distinct (%)63.8%
Missing89
Missing (%)29.5%
Memory size2.5 KiB
2023-12-12T18:09:43.586668image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length610
Median length325
Mean length118.87793
Min length2

Characters and Unicode

Total characters25321
Distinct characters654
Distinct categories13 ?
Distinct scripts6 ?
Distinct blocks9 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique102 ?
Unique (%)47.9%

Sample

1st row동서양의 스트레칭을 합쳐 복부를 중심으로 각종근육을 아름답게 만들어줌
2nd row유행춤
3rd row핫요가로 근육 수축.이완으로 체내 노폐물과 독소를 빼내어 피부미용에 효과적임강습시간 10:00~10:50
4th row경쾌한 음악에 맞추어 즐겁게 운동시켜주는 신체적 운동
5th row피규어로빅스
ValueCountFrequency (%)
247
 
4.8%
및 69
 
1.3%
수 53
 
1.0%
※ 53
 
1.0%
시 42
 
0.8%
접종 40
 
0.8%
후 32
 
0.6%
있는 30
 
0.6%
1강좌만 29
 
0.6%
경우 28
 
0.5%
Other values (1462) 4561
88.0%
2023-12-12T18:09:44.083845image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
5170
 
20.4%
1 593
 
2.3%
- 575
 
2.3%
( 437
 
1.7%
) 427
 
1.7%
0 397
 
1.6%
2 368
 
1.5%
, 330
 
1.3%
. 329
 
1.3%
이 327
 
1.3%
Other values (644) 16368
64.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 14226
56.2%
Space Separator 5177
 
20.4%
Decimal Number 2140
 
8.5%
Other Punctuation 1442
 
5.7%
Dash Punctuation 575
 
2.3%
Open Punctuation 479
 
1.9%
Close Punctuation 479
 
1.9%
Lowercase Letter 438
 
1.7%
Math Symbol 155
 
0.6%
Uppercase Letter 128
 
0.5%
Other values (3) 82
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 327
 
2.3%
가 319
 
2.2%
기 298
 
2.1%
수 290
 
2.0%
회 246
 
1.7%
로 242
 
1.7%
시 220
 
1.5%
인 199
 
1.4%
의 189
 
1.3%
일 188
 
1.3%
Other values (562) 11708
82.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 54
12.3%
r 52
11.9%
a 49
11.2%
i 36
8.2%
t 35
8.0%
m 30
 
6.8%
n 29
 
6.6%
s 27
 
6.2%
o 23
 
5.3%
h 18
 
4.1%
Other values (13) 85
19.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
O 22
17.2%
C 17
13.3%
P 16
12.5%
G 12
9.4%
V 11
8.6%
S 10
7.8%
E 9
7.0%
N 8
 
6.2%
T 4
 
3.1%
R 3
 
2.3%
Other values (11) 16
12.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 330
22.9%
. 329
22.8%
: 302
20.9%
※ 203
14.1%
/ 156
10.8%
! 57
 
4.0%
* 23
 
1.6%
· 16
 
1.1%
? 8
 
0.6%
& 5
 
0.3%
Other values (4) 13
 
0.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 593
27.7%
0 397
18.6%
2 368
17.2%
5 132
 
6.2%
4 129
 
6.0%
3 128
 
6.0%
9 122
 
5.7%
6 114
 
5.3%
8 86
 
4.0%
7 71
 
3.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 114
73.5%
> 21
 
13.5%
< 20
 
12.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
5170
99.9%
　 7
 
0.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 437
91.2%
[ 42
 
8.8%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 427
89.1%
] 52
 
10.9%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
① 20
50.0%
② 20
50.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 575
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
★ 39
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 14103
55.7%
Common 10529
41.6%
Latin 566
 
2.2%
Hiragana 83
 
0.3%
Han 38
 
0.2%
Katakana 2
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 327
 
2.3%
가 319
 
2.3%
기 298
 
2.1%
수 290
 
2.1%
회 246
 
1.7%
로 242
 
1.7%
시 220
 
1.6%
인 199
 
1.4%
의 189
 
1.3%
일 188
 
1.3%
Other values (495) 11585
82.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 54
 
9.5%
r 52
 
9.2%
a 49
 
8.7%
i 36
 
6.4%
t 35
 
6.2%
m 30
 
5.3%
n 29
 
5.1%
s 27
 
4.8%
o 23
 
4.1%
O 22
 
3.9%
Other values (34) 209
36.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
5170
49.1%
1 593
 
5.6%
- 575
 
5.5%
( 437
 
4.2%
) 427
 
4.1%
0 397
 
3.8%
2 368
 
3.5%
, 330
 
3.1%
. 329
 
3.1%
: 302
 
2.9%
Other values (28) 1601
 
15.2%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
す 11
 
13.3%
ま 7
 
8.4%
い 6
 
7.2%
に 5
 
6.0%
か 5
 
6.0%
が 4
 
4.8%
で 4
 
4.8%
あ 3
 
3.6%
お 3
 
3.6%
ど 2
 
2.4%
Other values (23) 33
39.8%
Han
ValueCountFrequency (%)
見 3
 
7.9%
人 3
 
7.9%
今 2
 
5.3%
何 2
 
5.3%
思 1
 
2.6%
良 1
 
2.6%
度 1
 
2.6%
分 1
 
2.6%
多 1
 
2.6%
學 1
 
2.6%
Other values (22) 22
57.9%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ス 1
50.0%
バ 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 14103
55.7%
ASCII 10786
42.6%
Punctuation 203
 
0.8%
Hiragana 83
 
0.3%
Enclosed Alphanum 40
 
0.2%
Misc Symbols 39
 
0.2%
CJK 38
 
0.2%
None 27
 
0.1%
Katakana 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
5170
47.9%
1 593
 
5.5%
- 575
 
5.3%
( 437
 
4.1%
) 427
 
4.0%
0 397
 
3.7%
2 368
 
3.4%
, 330
 
3.1%
. 329
 
3.1%
: 302
 
2.8%
Other values (65) 1858
 
17.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 327
 
2.3%
가 319
 
2.3%
기 298
 
2.1%
수 290
 
2.1%
회 246
 
1.7%
로 242
 
1.7%
시 220
 
1.6%
인 199
 
1.4%
의 189
 
1.3%
일 188
 
1.3%
Other values (495) 11585
82.1%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
※ 203
100.0%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
★ 39
100.0%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
① 20
50.0%
② 20
50.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 16
59.3%
　 7
25.9%
。 4
 
14.8%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
す 11
 
13.3%
ま 7
 
8.4%
い 6
 
7.2%
に 5
 
6.0%
か 5
 
6.0%
が 4
 
4.8%
で 4
 
4.8%
あ 3
 
3.6%
お 3
 
3.6%
ど 2
 
2.4%
Other values (23) 33
39.8%
CJK
ValueCountFrequency (%)
見 3
 
7.9%
人 3
 
7.9%
今 2
 
5.3%
何 2
 
5.3%
思 1
 
2.6%
良 1
 
2.6%
度 1
 
2.6%
分 1
 
2.6%
多 1
 
2.6%
學 1
 
2.6%
Other values (22) 22
57.9%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ス 1
50.0%
バ 1
50.0%

Interactions

2023-12-12T18:09:38.877418image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T18:09:44.203273image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
사업부서강사명시작시간종료시간강습요일정원준비물교육대상
사업부서1.0000.9990.8090.7950.7240.0000.9990.897
강사명0.9991.0000.4040.0000.956NaN0.9980.987
시작시간0.8090.4041.0000.9810.3150.3870.4890.738
종료시간0.7950.0000.9811.0000.4910.3180.7360.899
강습요일0.7240.9560.3150.4911.0000.0000.9240.894
정원0.000NaN0.3870.3180.0001.000NaNNaN
준비물0.9990.9980.4890.7360.924NaN1.0000.977
교육대상0.8970.9870.7380.8990.894NaN0.9771.000
2023-12-12T18:09:44.370711image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
교육대상강습요일사업부서준비물
교육대상1.0000.5070.6110.694
강습요일0.5071.0000.4020.574
사업부서0.6110.4021.0000.837
준비물0.6940.5740.8371.000
2023-12-12T18:09:44.481314image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
정원사업부서강습요일준비물교육대상
정원1.0000.0000.0001.0001.000
사업부서0.0001.0000.4020.8370.611
강습요일0.0000.4021.0000.5740.507
준비물1.0000.8370.5741.0000.694
교육대상1.0000.6110.5070.6941.000

Missing values

2023-12-12T18:09:39.013645image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T18:09:39.197350image/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.
2023-12-12T18:09:39.341941image/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

사업부서강사명강습명시작시간종료시간강습요일정원준비물교육대상잔여신청가능인원강습설명
0인천삼산월드체육관이상미.필라테스_19시(화목)19:0019:50화목55운동복청소년이상0동서양의 스트레칭을 합쳐 복부를 중심으로 각종근육을 아름답게 만들어줌
1인천삼산월드체육관박순정.방송댄스_10시(화목)10:0010:50화목45댄스복,운동화청소년이상0유행춤
2인천삼산월드체육관조정랑요가_10시 다이어트요가(월수금)10:0011:10월수금45운동복,수건청소년이상0핫요가로 근육 수축.이완으로 체내 노폐물과 독소를 빼내어 피부미용에 효과적임강습시간 10:00~10:50
3인천삼산월드체육관강미화에어로빅_10시(평일)10:0010:50월화수목금55댄스복, 운동화청소년이상0경쾌한 음악에 맞추어 즐겁게 운동시켜주는 신체적 운동
4인천삼산월드체육관박가은피규어로빅스_12시(월수금)12:0012:50월수금55운동복,운동화청소년이상0피규어로빅스
5인천삼산월드체육관황난영파워 밸리(1부)_11시(월수금)11:0011:50월수금45밸리복,지도자상담청소년이상0터키문화에 이집트의 관능성을 결합시킨 춤
6인천삼산월드체육관정다연슬림라인요가_14시(월수금)14:0014:50월수금45운동복청소녀이상0명상과 호흡, 스트레칭이 결합된 복합적인 심신수련
7인천삼산월드체육관이상미요가_18시 파워요가(월수금)18:0019:10월수금55운동복청소년이상0근력을 키울수있는 파워풀한 동작을 가미한 요가강습시간 18:00~18:50
8인천삼산월드체육관김미숙탁구_20시(월수금)20:0021:10월수금25탁구라켓,운동화성인0지상 1층 탁구장에서 수업진행 합니다
9인천삼산월드체육관최선미챠밍댄스11:0011:50화목40<NA>성인0<NA>
사업부서강사명강습명시작시간종료시간강습요일정원준비물교육대상잔여신청가능인원강습설명
292계산국민체육센터<NA>2부자유수영(월수금)10:0011:50월수금80<NA>성인0추가접수 일시6월 30일(수) 07:00 ~ 21:00정원 미달 프로그램에 한하여 온라인 접수만 가능합니다.※1인 1강좌만 접수 가능(회원카드 양도양수 불가)-적발시 이용제한★ 결제카드 변경할 경우 결제 당일(20시까지), 현장에서만 처리 가능합니다. (당일 이후 변경 절대 불가)※엘리베이터 철거 및 설치공사(6.18 ~ 7.18)로 인해 엘리베이터 이용이 제한됨을 안내해 드립니다.
293계산국민체육센터<NA>3부자유수영(월수금)14:0015:50월수금80<NA>성인0추가접수 일시6월 30일(수) 07:00 ~ 21:00정원 미달 프로그램에 한하여 온라인 접수만 가능합니다.※1인 1강좌만 접수 가능(회원카드 양도양수 불가)-적발시 이용제한★ 결제카드 변경할 경우 결제 당일(20시까지), 현장에서만 처리 가능합니다. (당일 이후 변경 절대 불가)※엘리베이터 철거 및 설치공사(6.18 ~ 7.18)로 인해 엘리베이터 이용이 제한됨을 안내해 드립니다.
294계산국민체육센터<NA>4부자유수영(월수금)19:0020:50월수금80<NA>성인0추가접수 일시6월 30일(수) 07:00 ~ 21:00정원 미달 프로그램에 한하여 온라인 접수만 가능합니다.※1인 1강좌만 접수 가능(회원카드 양도양수 불가)-적발시 이용제한★ 결제카드 변경할 경우 결제 당일(20시까지), 현장에서만 처리 가능합니다. (당일 이후 변경 절대 불가)※엘리베이터 철거 및 설치공사(6.18 ~ 7.18)로 인해 엘리베이터 이용이 제한됨을 안내해 드립니다.
295계산국민체육센터<NA>2부자유수영(화목)10:0011:50화목80<NA>성인0추가접수 일시6월 30일(수) 07:00 ~ 21:00정원 미달 프로그램에 한하여 온라인 접수만 가능합니다.※1인 1강좌만 접수 가능(회원카드 양도양수 불가)-적발시 이용제한★ 결제카드 변경할 경우 결제 당일(20시까지), 현장에서만 처리 가능합니다. (당일 이후 변경 절대 불가)※엘리베이터 철거 및 설치공사(6.18 ~ 7.18)로 인해 엘리베이터 이용이 제한됨을 안내해 드립니다.
296계산국민체육센터<NA>3부자유수영(화목)14:0015:50화목80<NA>성인0추가접수 일시6월 30일(수) 07:00 ~ 21:00정원 미달 프로그램에 한하여 온라인 접수만 가능합니다.※1인 1강좌만 접수 가능(회원카드 양도양수 불가)-적발시 이용제한★ 결제카드 변경할 경우 결제 당일(20시까지), 현장에서만 처리 가능합니다. (당일 이후 변경 절대 불가)※엘리베이터 철거 및 설치공사(6.18 ~ 7.18)로 인해 엘리베이터 이용이 제한됨을 안내해 드립니다.
297계산국민체육센터<NA>4부자유수영(화목)19:0020:50화목80<NA>성인0추가접수 일시6월 30일(수) 07:00 ~ 21:00정원 미달 프로그램에 한하여 온라인 접수만 가능합니다.※1인 1강좌만 접수 가능(회원카드 양도양수 불가)-적발시 이용제한★ 결제카드 변경할 경우 결제 당일(20시까지), 현장에서만 처리 가능합니다. (당일 이후 변경 절대 불가)※엘리베이터 철거 및 설치공사(6.18 ~ 7.18)로 인해 엘리베이터 이용이 제한됨을 안내해 드립니다.
298계산국민체육센터강신우2부 헬스10:0012:50월화수목금토30<NA>성인0추가접수 일시6월 30일(수) 07:00 ~ 21:00정원 미달 프로그램에 한하여 온라인 접수만 가능합니다.※ 외부사용 신발 이용불가※ 1인 1강좌만 접수 가능(회원카드 양도양수 불가)-적발시 이용제한※ 코로나19로 인한 임시운영으로 신규(선착순) 접수이며, 연기·변경 불가★ 결제카드 변경할 경우 결제 당일(20시까지), 현장에서만 처리 가능합니다. (당일 이후 변경 절대 불가)※엘리베이터 철거 및 설치공사(6.18 ~ 7.18)로 인해 엘리베이터 이용이 제한됨을 안내해 드립니다.
299계산국민체육센터강신우3부 헬스14:0016:50월화수목금토30<NA>성인0추가접수 일시6월 30일(수) 07:00 ~ 21:00정원 미달 프로그램에 한하여 온라인 접수만 가능합니다.※ 외부사용 신발 이용불가※ 1인 1강좌만 접수 가능(회원카드 양도양수 불가)-적발시 이용제한※ 코로나19로 인한 임시운영으로 신규(선착순) 접수이며, 연기·변경 불가★ 결제카드 변경할 경우 결제 당일(20시까지), 현장에서만 처리 가능합니다. (당일 이후 변경 절대불가)※엘리베이터 철거 및 설치공사(6.18 ~ 7.18)로 인해 엘리베이터 이용이 제한됨을 안내해 드립니다.
300계산국민체육센터강신우4부 헬스18:0020:50월화수목금30<NA>성인0추가접수 일시6월 30일(수) 07:00 ~ 21:00정원 미달 프로그램에 한하여 온라인 접수만 가능합니다.※ 외부사용 신발 이용불가※ 1인 1강좌만 접수 가능(회원카드 양도양수 불가)-적발시 이용제한※ 코로나19로 인한 임시운영으로 신규(선착순) 접수이며, 연기·변경 불가★ 결제카드 변경할 경우 결제 당일(20시까지), 현장에서만 처리 가능합니다. (당일 이후 변경 절대 불가)※엘리베이터 철거 및 설치공사(6.18 ~ 7.18)로 인해 엘리베이터 이용이 제한됨을 안내해 드립니다.
301인천삼산월드체육관<NA>[일반] 2부_자유수영(임시)_월수금10:0011:50월수금80수영복,수경,수모,수건,세면도구성인0<8월 한시적 운영으로 재등록 불가>- 1인 1강좌만 등록가능(회원 간 양도 양수 안 됨)※중복 신청시, 1강좌 외 취소 처리!- 등록 프로그램 연기, 변경 안 됨(환불만 가능)- 등록시간 외 이용 불가(방역 및 소독시간 엄수)- 수영장, 탈의실, 샤워장 거리두기 유지 및 대화 금지 협조※방역수칙 미협조 시, 퇴장 조치* 코로나19 확산추세에 따라 임시휴관이 다시 진행될 수 있으니 참고하시기 바랍니다.