Overview

Dataset statistics

Number of variables7
Number of observations245
Missing cells198
Missing cells (%)11.5%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory13.8 KiB
Average record size in memory57.5 B

Variable types

Numeric1
Categorical1
Text4
DateTime1

Dataset

Description한국데이터산업진흥원에서 운영 중인 (빅)데이터 온라인 교육과정 정보(강의명, 강의 세부 정보, 링크 등)를 제공합니다.해당 데이터가 보유한 칼럼은 다음과 같습니다.컬럼명 : 번호, 카테고리, 강의명, 강의 세부 정보, 링크, 간략 설명, 등록일
Author한국데이터산업진흥원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15093686/fileData.do

Alerts

번호 is highly overall correlated with 카테고리High correlation
카테고리 is highly overall correlated with 번호High correlation
간략 설명 has 198 (80.8%) missing valuesMissing
번호 has unique valuesUnique
강의명 has unique valuesUnique
링크 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 23:37:19.471289
Analysis finished2023-12-12 23:37:20.406250
Duration0.93 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct245
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean123
Minimum1
Maximum245
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.3 KiB
2023-12-13T08:37:20.472585image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile13.2
Q162
median123
Q3184
95-th percentile232.8
Maximum245
Range244
Interquartile range (IQR)122

Descriptive statistics

Standard deviation70.869599
Coefficient of variation (CV)0.5761756
Kurtosis-1.2
Mean123
Median Absolute Deviation (MAD)61
Skewness0
Sum30135
Variance5022.5
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-13T08:37:20.593624image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.4%
155 1
 
0.4%
157 1
 
0.4%
158 1
 
0.4%
159 1
 
0.4%
160 1
 
0.4%
161 1
 
0.4%
162 1
 
0.4%
163 1
 
0.4%
164 1
 
0.4%
Other values (235) 235
95.9%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.4%
2 1
0.4%
3 1
0.4%
4 1
0.4%
5 1
0.4%
6 1
0.4%
7 1
0.4%
8 1
0.4%
9 1
0.4%
10 1
0.4%
ValueCountFrequency (%)
245 1
0.4%
244 1
0.4%
243 1
0.4%
242 1
0.4%
241 1
0.4%
240 1
0.4%
239 1
0.4%
238 1
0.4%
237 1
0.4%
236 1
0.4%

카테고리
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct28
Distinct (%)11.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.0 KiB
컨퍼런스 및 세미나
46 
데이터 그랜드 컨퍼런스, 컨퍼런스 및 세미나
32 
데이터비즈니스전략
26 
데이터엔지니어링
25 
데이터 비즈 트렌드, 컨퍼런스 및 세미나
22 
Other values (23)
94 

Length

Max length62
Median length36
Mean length14.763265
Min length6

Unique

Unique10 ?
Unique (%)4.1%

Sample

1st row데이터 분석
2nd row데이터 분석
3rd row데이터 분석
4th row데이터 이해, 데이터 청년캠퍼스 사전교육
5th row데이터 분석

Common Values

ValueCountFrequency (%)
컨퍼런스 및 세미나 46
18.8%
데이터 그랜드 컨퍼런스, 컨퍼런스 및 세미나 32
13.1%
데이터비즈니스전략 26
10.6%
데이터엔지니어링 25
10.2%
데이터 비즈 트렌드, 컨퍼런스 및 세미나 22
9.0%
마이데이터, 마이데이터 컨퍼런스 22
9.0%
데이터 분석 19
7.8%
데이터아키텍쳐 11
 
4.5%
데이터 이해, 데이터 청년캠퍼스 사전교육 6
 
2.4%
데이터 분석, 데이터 청년캠퍼스 사전교육 4
 
1.6%
Other values (18) 32
13.1%

Length

2023-12-13T08:37:20.731993image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
컨퍼런스 154
19.2%
데이터 107
13.4%
세미나 100
12.5%
및 100
12.5%
마이데이터 52
 
6.5%
그랜드 32
 
4.0%
빅데이터아카데미 29
 
3.6%
데이터비즈니스전략 26
 
3.2%
데이터엔지니어링 26
 
3.2%
분석 25
 
3.1%
Other values (27) 150
18.7%

강의명
Text

UNIQUE 

Distinct245
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.0 KiB
2023-12-13T08:37:21.008827image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length93
Median length60
Mean length37.877551
Min length5

Characters and Unicode

Total characters9280
Distinct characters493
Distinct categories14 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique245 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowR 기초 사용법
2nd row데이터 분석의 기초
3rd row회귀 분석
4th row데이터 이해 1-3강
5th row데이터 분석 방법론
ValueCountFrequency (%)
데이터 146
 
7.5%
kdbt 61
 
3.1%
2019 48
 
2.5%
컨퍼런스 42
 
2.2%
2020 40
 
2.1%
그랜드 32
 
1.6%
마이데이터 28
 
1.4%
korea 25
 
1.3%
빅데이터 24
 
1.2%
trends 24
 
1.2%
Other values (858) 1475
75.8%
2023-12-13T08:37:21.466722image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1700
 
18.3%
이 358
 
3.9%
데 258
 
2.8%
터 255
 
2.7%
2 211
 
2.3%
0 161
 
1.7%
] 139
 
1.5%
스 138
 
1.5%
[ 138
 
1.5%
D 127
 
1.4%
Other values (483) 5795
62.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 4872
52.5%
Space Separator 1700
 
18.3%
Uppercase Letter 878
 
9.5%
Decimal Number 639
 
6.9%
Lowercase Letter 605
 
6.5%
Close Punctuation 208
 
2.2%
Open Punctuation 207
 
2.2%
Dash Punctuation 79
 
0.9%
Other Punctuation 79
 
0.9%
Final Punctuation 4
 
< 0.1%
Other values (4) 9
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 358
 
7.3%
데 258
 
5.3%
터 255
 
5.2%
스 138
 
2.8%
기 72
 
1.5%
드 70
 
1.4%
회 70
 
1.4%
제 69
 
1.4%
의 62
 
1.3%
트 59
 
1.2%
Other values (401) 3461
71.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 127
14.5%
T 126
14.4%
B 100
11.4%
K 99
11.3%
A 72
8.2%
S 54
 
6.2%
R 47
 
5.4%
I 45
 
5.1%
E 41
 
4.7%
O 27
 
3.1%
Other values (16) 140
15.9%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 97
16.0%
e 67
11.1%
r 61
10.1%
o 49
 
8.1%
t 46
 
7.6%
i 44
 
7.3%
n 40
 
6.6%
h 23
 
3.8%
l 21
 
3.5%
d 18
 
3.0%
Other values (15) 139
23.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 211
33.0%
0 161
25.2%
1 109
17.1%
9 54
 
8.5%
4 29
 
4.5%
3 28
 
4.4%
7 16
 
2.5%
5 15
 
2.3%
6 14
 
2.2%
8 2
 
0.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 34
43.0%
. 12
 
15.2%
? 7
 
8.9%
& 5
 
6.3%
· 4
 
5.1%
/ 4
 
5.1%
! 4
 
5.1%
# 4
 
5.1%
' 3
 
3.8%
: 2
 
2.5%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
] 139
66.8%
) 69
33.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
[ 138
66.7%
( 69
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1700
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 79
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 4
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 4
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 3
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 1
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
® 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4870
52.5%
Common 2925
31.5%
Latin 1483
 
16.0%
Han 2
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 358
 
7.4%
데 258
 
5.3%
터 255
 
5.2%
스 138
 
2.8%
기 72
 
1.5%
드 70
 
1.4%
회 70
 
1.4%
제 69
 
1.4%
의 62
 
1.3%
트 59
 
1.2%
Other values (400) 3459
71.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
D 127
 
8.6%
T 126
 
8.5%
B 100
 
6.7%
K 99
 
6.7%
a 97
 
6.5%
A 72
 
4.9%
e 67
 
4.5%
r 61
 
4.1%
S 54
 
3.6%
o 49
 
3.3%
Other values (41) 631
42.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
1700
58.1%
2 211
 
7.2%
0 161
 
5.5%
] 139
 
4.8%
[ 138
 
4.7%
1 109
 
3.7%
- 79
 
2.7%
) 69
 
2.4%
( 69
 
2.4%
9 54
 
1.8%
Other values (21) 196
 
6.7%
Han
ValueCountFrequency (%)
新 2
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4870
52.5%
ASCII 4395
47.4%
Punctuation 8
 
0.1%
None 5
 
0.1%
CJK 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1700
38.7%
2 211
 
4.8%
0 161
 
3.7%
] 139
 
3.2%
[ 138
 
3.1%
D 127
 
2.9%
T 126
 
2.9%
1 109
 
2.5%
B 100
 
2.3%
K 99
 
2.3%
Other values (68) 1485
33.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 358
 
7.4%
데 258
 
5.3%
터 255
 
5.2%
스 138
 
2.8%
기 72
 
1.5%
드 70
 
1.4%
회 70
 
1.4%
제 69
 
1.4%
의 62
 
1.3%
트 59
 
1.2%
Other values (400) 3459
71.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 4
80.0%
® 1
 
20.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 4
50.0%
‘ 4
50.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
新 2
100.0%

강의 세부 정보
Text

Distinct244
Distinct (%)99.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.0 KiB
2023-12-13T08:37:21.748928image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
Median length172
Mean length138.18776
Min length11

Characters and Unicode

Total characters33856
Distinct characters565
Distinct categories14 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique243 ?
Unique (%)99.2%

Sample

1st row1. 5강 R 기초 사용법 . R 데이터 가공2. 1강 R 기초 사용법 . R 소개3. 2강 R 기초 사용법 . R 설치4. 3강 R 기초 사용법 . R 데이터 구조5. 4강 R 기초 사용법 . R 데이터 수집6. 6강 R 기초 사용법 . R 그래프 함수7. 온라인 교육 콘텐츠 만족도 조사 (R 기초 사용법)
2nd row1. 1강 데이터 분석의 기초 . 데이터 분석 개요2. 2강 데이터 분석의 기초 . 확률과 확률분포3. 3강 데이터 분석의 기초 . 통계적 추론4. 4강 데이터 분석의 기초 . 분포에 관한 추론5. 5강 데이터 분석의 기초 . 데이터의 탐색6. 온라인 교육 콘텐츠 만족도 조사 (데이터 분석의 기초 1-5강)
3rd row1. 1강 회귀 분석 . 상관분석2. 2강 회귀 분석 -회귀분석 개요3. 3강 회귀 분석 . 회귀분석4. 4강 회귀 분석 . 잔차분석5. 5강 회귀 분석 . 이상점과 영향점6. 6강 회귀 분석 . 다중공선성7. 7강 회귀 분석 . 변수 선택과 모형 선택8. 온라인 교육 콘텐츠 만족도 조사 (회귀 분석)
4th row1. 1강 데이터 가치의 재발견2. 2강 빅데이터랑 4차 산업혁명3. 3강 빅데이터의 이해
5th row1. Zeppelin 소개 및 튜토리얼2. Zeppelin 세부 기능3. 온라인 교육 콘텐츠 만족도 조사 (데이터 분석 방법론)
ValueCountFrequency (%)
데이터 379
 
5.3%
1 251
 
3.5%
교육 191
 
2.6%
콘텐츠 188
 
2.6%
온라인 187
 
2.6%
조사 184
 
2.5%
만족도 184
 
2.5%
kdbt 122
 
1.7%
2019 96
 
1.3%
컨퍼런스 85
 
1.2%
Other values (2047) 5352
74.1%
2023-12-13T08:37:22.180293image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
6974
 
20.6%
. 1057
 
3.1%
이 961
 
2.8%
1 831
 
2.5%
2 788
 
2.3%
터 695
 
2.1%
데 678
 
2.0%
강 526
 
1.6%
( 449
 
1.3%
) 449
 
1.3%
Other values (555) 20448
60.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 16458
48.6%
Space Separator 6974
20.6%
Decimal Number 3116
 
9.2%
Lowercase Letter 2368
 
7.0%
Uppercase Letter 2121
 
6.3%
Other Punctuation 1219
 
3.6%
Close Punctuation 709
 
2.1%
Open Punctuation 708
 
2.1%
Dash Punctuation 135
 
0.4%
Connector Punctuation 17
 
0.1%
Other values (4) 31
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 961
 
5.8%
터 695
 
4.2%
데 678
 
4.1%
강 526
 
3.2%
스 376
 
2.3%
사 376
 
2.3%
인 329
 
2.0%
라 260
 
1.6%
교 248
 
1.5%
조 243
 
1.5%
Other values (471) 11766
71.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 293
13.8%
T 252
11.9%
B 224
10.6%
K 194
9.1%
A 166
 
7.8%
S 159
 
7.5%
I 133
 
6.3%
R 118
 
5.6%
E 85
 
4.0%
P 70
 
3.3%
Other values (16) 427
20.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 328
13.9%
e 270
11.4%
t 202
 
8.5%
o 198
 
8.4%
r 187
 
7.9%
i 167
 
7.1%
n 163
 
6.9%
l 97
 
4.1%
c 95
 
4.0%
p 85
 
3.6%
Other values (15) 576
24.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 831
26.7%
2 788
25.3%
0 347
11.1%
3 270
 
8.7%
4 238
 
7.6%
5 179
 
5.7%
9 163
 
5.2%
6 132
 
4.2%
7 107
 
3.4%
8 61
 
2.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 1057
86.7%
, 91
 
7.5%
& 20
 
1.6%
: 13
 
1.1%
/ 12
 
1.0%
# 9
 
0.7%
! 8
 
0.7%
· 5
 
0.4%
? 4
 
0.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 449
63.4%
[ 259
36.6%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 449
63.3%
] 260
36.7%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 10
90.9%
” 1
 
9.1%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 10
90.9%
“ 1
 
9.1%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 5
62.5%
Ⅱ 3
37.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
6974
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 135
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 17
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
® 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 16455
48.6%
Common 12901
38.1%
Latin 4497
 
13.3%
Han 3
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 961
 
5.8%
터 695
 
4.2%
데 678
 
4.1%
강 526
 
3.2%
스 376
 
2.3%
사 376
 
2.3%
인 329
 
2.0%
라 260
 
1.6%
교 248
 
1.5%
조 243
 
1.5%
Other values (468) 11763
71.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
a 328
 
7.3%
D 293
 
6.5%
e 270
 
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T 252
 
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B 224
 
5.0%
t 202
 
4.5%
o 198
 
4.4%
K 194
 
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r 187
 
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i 167
 
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Common
ValueCountFrequency (%)
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. 1057
 
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1 831
 
6.4%
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3.5%
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3.5%
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2.1%
] 260
 
2.0%
[ 259
 
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Han
ValueCountFrequency (%)
立 1
33.3%
身 1
33.3%
新 1
33.3%

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< 0.1%
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< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
6974
40.2%
. 1057
 
6.1%
1 831
 
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2.6%
) 449
 
2.6%
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a 328
 
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Hangul
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사 376
 
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인 329
 
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조 243
 
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Punctuation
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‘ 10
45.5%
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CJK
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新 1
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링크
Text

UNIQUE 

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Characters and Unicode

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Unique

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Most frequent character per category

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Decimal Number
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4.8%
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4.2%
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3.1%
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Other Punctuation
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: 245
 
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100.0%
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_ 3
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Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
e 4395
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b 3626
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a 2663
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c 2640
12.4%
d 2176
10.2%
r 1071
 
5.0%
t 884
 
4.2%
o 792
 
3.7%
s 789
 
3.7%
u 494
 
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Other values (16) 1721
 
8.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
% 11121
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/ 1225
 
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. 490
 
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ValueCountFrequency (%)
ASCII 45514
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Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
% 11121
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간략 설명
Text

MISSING 

Distinct45
Distinct (%)95.7%
Missing198
Missing (%)80.8%
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Length

Max length375
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Characters and Unicode

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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique44 ?
Unique (%)93.6%

Sample

1st row4차산업시대, 데이터가 왜 중요할까? 데이터의 가치, 그리고 데이터 활용을 위한 프로세스를 하나하나 짚어보아요
2nd row4차산업시대, 데이터가 왜 중요할까? 데이터의 가치, 그리고 데이터 활용을 위한 프로세스를 하나하나 짚어보아요
3rd row4차산업시대, 데이터가 왜 중요할까? 데이터의 가치, 그리고 데이터 활용을 위한 프로세스를 하나하나 짚어보아요
4th row본 강좌는 오픈소스 빅데이터 분석 및 시각화 도구인 Apache Zeppelin을 이용한 데이터 분석 방법에 대한 강좌로 실습 과정을 통해 세부 기능을 살펴본다.
5th row본 강좌는 최근 화두가 되고 있는 기계학습의 한 분야인 딥러닝에 대한 강좌이다. 딥러닝 구조의 기반이 되는 인공신경망에 대해 학습하고 딥러닝 활용을 위한 배경, 환경 구축 방법, 라이브러리 사용 등에 대해 알아본다.
ValueCountFrequency (%)
및 31
 
2.8%
데이터 25
 
2.3%
빅데이터 18
 
1.6%
통해 14
 
1.3%
위한 13
 
1.2%
있는 13
 
1.2%
수 13
 
1.2%
본 12
 
1.1%
대한 10
 
0.9%
분석 9
 
0.8%
Other values (692) 948
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2023-12-13T08:37:23.728164image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

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데 90
 
1.9%
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기 68
 
1.4%
을 68
 
1.4%
, 68
 
1.4%
하 62
 
1.3%
는 58
 
1.2%
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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
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Space Separator 1059
 
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Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 149
 
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터 93
 
2.9%
데 90
 
2.8%
의 75
 
2.3%
기 68
 
2.1%
을 68
 
2.1%
하 62
 
1.9%
는 58
 
1.8%
한 51
 
1.6%
고 51
 
1.6%
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76.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 28
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a 23
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o 21
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t 16
 
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c 13
 
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p 11
 
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5.0%
n 9
 
4.5%
s 7
 
3.5%
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Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 29
20.1%
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B 20
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M 14
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Q 9
 
6.2%
L 9
 
6.2%
P 9
 
6.2%
R 5
 
3.5%
N 3
 
2.1%
Other values (9) 13
9.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 68
52.3%
. 43
33.1%
" 7
 
5.4%
? 3
 
2.3%
/ 3
 
2.3%
! 2
 
1.5%
· 2
 
1.5%
# 1
 
0.8%
% 1
 
0.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 9
33.3%
0 8
29.6%
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25.9%
2 3
 
11.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 7
77.8%
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22.2%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
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77.8%
] 2
 
22.2%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 2
66.7%
“ 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1059
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
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67.0%
Common 1242
 
25.9%
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7.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 149
 
4.6%
터 93
 
2.9%
데 90
 
2.8%
의 75
 
2.3%
기 68
 
2.1%
을 68
 
2.1%
하 62
 
1.9%
는 58
 
1.8%
한 51
 
1.6%
고 51
 
1.6%
Other values (343) 2451
76.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
D 29
 
8.4%
e 28
 
8.1%
S 23
 
6.7%
a 23
 
6.7%
o 21
 
6.1%
B 20
 
5.8%
r 20
 
5.8%
t 16
 
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M 14
 
4.1%
c 13
 
3.8%
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40.0%
Common
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1059
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, 68
 
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. 43
 
3.5%
1 9
 
0.7%
0 8
 
0.6%
( 7
 
0.6%
) 7
 
0.6%
4 7
 
0.6%
" 7
 
0.6%
2 3
 
0.2%
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1.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3216
67.0%
ASCII 1580
32.9%
Punctuation 5
 
0.1%
None 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1059
67.0%
, 68
 
4.3%
. 43
 
2.7%
D 29
 
1.8%
e 28
 
1.8%
S 23
 
1.5%
a 23
 
1.5%
o 21
 
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B 20
 
1.3%
r 20
 
1.3%
Other values (48) 246
 
15.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 149
 
4.6%
터 93
 
2.9%
데 90
 
2.8%
의 75
 
2.3%
기 68
 
2.1%
을 68
 
2.1%
하 62
 
1.9%
는 58
 
1.8%
한 51
 
1.6%
고 51
 
1.6%
Other values (343) 2451
76.2%
None
ValueCountFrequency (%)
· 2
100.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 2
40.0%
’ 2
40.0%
“ 1
20.0%

등록일
Date

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Maximum2023-10-06 00:00:00
2023-12-13T08:37:23.862068image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T08:37:24.016988image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=34)

Interactions

2023-12-13T08:37:20.184388image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-13T08:37:24.422367image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호카테고리간략 설명등록일
번호1.0000.9331.0000.954
카테고리0.9331.0001.0000.987
간략 설명1.0001.0001.0000.000
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2023-12-13T08:37:24.510314image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호카테고리
번호1.0000.665
카테고리0.6651.000

Missing values

2023-12-13T08:37:20.278598image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T08:37:20.370041image/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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번호카테고리강의명강의 세부 정보링크간략 설명등록일
01데이터 분석R 기초 사용법1. 5강 R 기초 사용법 . R 데이터 가공2. 1강 R 기초 사용법 . R 소개3. 2강 R 기초 사용법 . R 설치4. 3강 R 기초 사용법 . R 데이터 구조5. 4강 R 기초 사용법 . R 데이터 수집6. 6강 R 기초 사용법 . R 그래프 함수7. 온라인 교육 콘텐츠 만족도 조사 (R 기초 사용법)https://dataonair.or.kr/edu/courses/r-%ea%b8%b0%ec%b4%88-%ec%82%ac%ec%9a%a9%eb%b2%95<NA>2021-03-28
12데이터 분석데이터 분석의 기초1. 1강 데이터 분석의 기초 . 데이터 분석 개요2. 2강 데이터 분석의 기초 . 확률과 확률분포3. 3강 데이터 분석의 기초 . 통계적 추론4. 4강 데이터 분석의 기초 . 분포에 관한 추론5. 5강 데이터 분석의 기초 . 데이터의 탐색6. 온라인 교육 콘텐츠 만족도 조사 (데이터 분석의 기초 1-5강)https://dataonair.or.kr/edu/courses/%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%eb%b6%84%ec%84%9d%ec%9d%98-%ea%b8%b0%ec%b4%88-2<NA>2021-03-28
23데이터 분석회귀 분석1. 1강 회귀 분석 . 상관분석2. 2강 회귀 분석 -회귀분석 개요3. 3강 회귀 분석 . 회귀분석4. 4강 회귀 분석 . 잔차분석5. 5강 회귀 분석 . 이상점과 영향점6. 6강 회귀 분석 . 다중공선성7. 7강 회귀 분석 . 변수 선택과 모형 선택8. 온라인 교육 콘텐츠 만족도 조사 (회귀 분석)https://dataonair.or.kr/edu/courses/%ed%9a%8c%ea%b7%80-%eb%b6%84%ec%84%9d<NA>2021-03-28
34데이터 이해, 데이터 청년캠퍼스 사전교육데이터 이해 1-3강1. 1강 데이터 가치의 재발견2. 2강 빅데이터랑 4차 산업혁명3. 3강 빅데이터의 이해https://dataonair.or.kr/edu/courses/%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%ec%9d%b4%ed%95%b44차산업시대, 데이터가 왜 중요할까? 데이터의 가치, 그리고 데이터 활용을 위한 프로세스를 하나하나 짚어보아요2021-03-29
45데이터 분석데이터 분석 방법론1. Zeppelin 소개 및 튜토리얼2. Zeppelin 세부 기능3. 온라인 교육 콘텐츠 만족도 조사 (데이터 분석 방법론)https://dataonair.or.kr/edu/courses/%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%eb%b6%84%ec%84%9d-%eb%b0%a9%eb%b2%95%eb%a1%a0<NA>2021-03-29
56데이터엔지니어링데이터 수집1. 데이터수집_Flume, Kafka 연동2. 데이터 수집 개요3. 데이터수집_정형 데이터 수집4. 데이터 수집_로그 수집5. 데이터 수집_ 분산 메시징 시스템6. 데이터수집_ 비정형 데이터 수집7. 데이터 수집_SNS 데이터 수집8. 온라인 교육 콘텐츠 만족도 조사 (데이터 수집)https://dataonair.or.kr/edu/courses/%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%ec%88%98%ec%a7%91-2<NA>2021-03-29
67데이터 이해, 데이터 청년캠퍼스 사전교육데이터 이해 4-7강1. 4강 Data Scientist와 Citizen Data Scientist2. 5강 빅데이터 분석 방법론3. 6강 분석기획 및 데이터 수집 단계4. 7강 빅데이터 분석 단계https://dataonair.or.kr/edu/courses/%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%ec%9d%b4%ed%95%b4-4-7%ea%b0%954차산업시대, 데이터가 왜 중요할까? 데이터의 가치, 그리고 데이터 활용을 위한 프로세스를 하나하나 짚어보아요2021-03-31
78데이터 이해, 데이터 청년캠퍼스 사전교육데이터 이해 8-10강1. 8강 시스템화 및 전개 단계2. 9강 빅데이터 프로젝트의 CSF3. 10강 R 설치 및 기초 프로그램4. 온라인 교육 콘텐츠 만족도 조사 (데이터 이해 1-10강)https://dataonair.or.kr/edu/courses/%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%ec%9d%b4%ed%95%b4-8-10%ea%b0%954차산업시대, 데이터가 왜 중요할까? 데이터의 가치, 그리고 데이터 활용을 위한 프로세스를 하나하나 짚어보아요2021-03-31
89데이터 분석, 데이터 청년캠퍼스 사전교육누구나 쉽게 따라하는 데이터 분석 1-3강1. 1. 데이터 분석의 목적과 활용사례2. 2. 데이터 분석을 위한 필요지식3. 3. R과 R스튜디오 설치 및 사용https://dataonair.or.kr/edu/courses/%eb%88%84%ea%b5%ac%eb%82%98-%ec%89%bd%ea%b2%8c-%eb%94%b0%eb%9d%bc%ed%95%98%eb%8a%94-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%eb%b6%84%ec%84%9d-1-3%ea%b0%95<NA>2021-03-31
910데이터 분석, 데이터 청년캠퍼스 사전교육누구나 쉽게 따라하는 데이터 분석 4-6강1. 4. 데이터 구조 및 기초함수2. 5. 데이터 수집과 저장3. 6. 데이터 정제 기법https://dataonair.or.kr/edu/courses/%eb%88%84%ea%b5%ac%eb%82%98-%ec%89%bd%ea%b2%8c-%eb%94%b0%eb%9d%bc%ed%95%98%eb%8a%94-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%eb%b6%84%ec%84%9d-4-6%ea%b0%95<NA>2021-03-31
번호카테고리강의명강의 세부 정보링크간략 설명등록일
235236바우처 기업, 필수교육 2023개인정보보호교육1. 1) 개인정보 보호 기초2. 2) 개인정보의 처리 등3. 3) 개인정보의 비식별 조치4. 4) 개인정보 관리계획https://dataonair.or.kr/edu/courses/%ea%b0%9c%ec%9d%b8%ec%a0%95%eb%b3%b4%eb%b3%b4%ed%98%b8%ea%b5%90%ec%9c%a1<NA>2023-07-14
236237기업역량강화, 빅데이터아카데미 사전교육[기업역량강화] 1장. 데이터 활용의 기술 동향1. 1장. 데이터 활용의 기술 동향https://dataonair.or.kr/edu/courses/%ea%b8%b0%ec%97%85%ec%97%ad%eb%9f%89%ea%b0%95%ed%99%94-1%ec%9e%a5-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%ed%99%9c%ec%9a%a9%ec%9d%98-%ea%b8%b0%ec%88%a0-%eb%8f%99%ed%96%a5<NA>2023-08-04
237238기업역량강화, 빅데이터아카데미 사전교육[기업역량강화] 2장. 인공지능 기술과 데이터 분석 전문가의 역할1. 2장. 인공지능 기술과 데이터 분석 전문가의 역할https://dataonair.or.kr/edu/courses/%ea%b8%b0%ec%97%85%ec%97%ad%eb%9f%89%ea%b0%95%ed%99%94-2%ec%9e%a5-%ec%9d%b8%ea%b3%b5%ec%a7%80%eb%8a%a5-%ea%b8%b0%ec%88%a0%ea%b3%bc-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%eb%b6%84%ec%84%9d-%ec%a0%84%eb%ac%b8<NA>2023-08-04
238239기업역량강화, 데이터 분석 리더, 빅데이터아카데미 사전교육[기업역량강화] 3장. 데이터 분석 기획 방법론 개요1. 3장. 데이터 분석 기획 방법론 개요https://dataonair.or.kr/edu/courses/%ea%b8%b0%ec%97%85%ec%97%ad%eb%9f%89%ea%b0%95%ed%99%94-3%ec%9e%a5-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%eb%b6%84%ec%84%9d-%ea%b8%b0%ed%9a%8d-%eb%b0%a9%eb%b2%95%eb%a1%a0-%ea%b0%9c%ec%9a%94<NA>2023-08-04
239240기업역량강화, 빅데이터아카데미 사전교육[기업역량강화] 4장. 데이터를 활용한 비즈니스 사례1. 4장. 데이터를 활용한 비즈니스 사례https://dataonair.or.kr/edu/courses/%ea%b8%b0%ec%97%85%ec%97%ad%eb%9f%89%ea%b0%95%ed%99%94-4%ec%9e%a5-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0%eb%a5%bc-%ed%99%9c%ec%9a%a9%ed%95%9c-%eb%b9%84%ec%a6%88%eb%8b%88%ec%8a%a4-%ec%82%ac%eb%a1%80<NA>2023-08-04
240241기업역량강화, 빅데이터아카데미 사전교육[기업역량강화] 5장. 데이터분석 이해하기1. 5장. 데이터분석 이해하기https://dataonair.or.kr/edu/courses/%ea%b8%b0%ec%97%85%ec%97%ad%eb%9f%89%ea%b0%95%ed%99%94-5%ec%9e%a5-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0%eb%b6%84%ec%84%9d-%ec%9d%b4%ed%95%b4%ed%95%98%ea%b8%b0<NA>2023-08-04
241242빅데이터아카데미[2023 빅데이터 아카데미] 데이터 품질 가공 과정 ? 집체교육1. 데이터 품질 가공 과정 집체교육https://dataonair.or.kr/edu/courses/2023-%eb%b9%85%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%ec%95%84%ec%b9%b4%eb%8d%b0%eb%af%b8-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%ed%92%88%ec%a7%88-%ea%b0%80%ea%b3%b5-%ea%b3%bc%ec%a0%95-%ec%a7%91%ec%b2%b4<NA>2023-08-25
242243기업역량강화, 데이터 분석 리더, 빅데이터아카데미, 빅데이터아카데미 사전교육[기업역량강화] 6장. 표준 분석 프로세스1. 6장. 표준 분석 프로세스https://dataonair.or.kr/edu/courses/%ea%b8%b0%ec%97%85%ec%97%ad%eb%9f%89%ea%b0%95%ed%99%94-6%ec%9e%a5-%ed%91%9c%ec%a4%80-%eb%b6%84%ec%84%9d-%ed%94%84%eb%a1%9c%ec%84%b8%ec%8a%a4<NA>2023-08-28
243244빅데이터아카데미[2023 빅데이터 아카데미] 분석 리더 과정 ? 집체교육1. 분석 리더 과정 집체교육https://dataonair.or.kr/edu/courses/2023-%eb%b9%85%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%ec%95%84%ec%b9%b4%eb%8d%b0%eb%af%b8-%eb%b6%84%ec%84%9d-%eb%a6%ac%eb%8d%94-%ea%b3%bc%ec%a0%95-%ec%a7%91%ec%b2%b4%ea%b5%90%ec%9c%a1<NA>2023-09-01
244245데이터 인터프리터 과정, 빅데이터아카데미, 빅데이터아카데미 사전교육[빅데이터 아카데미 사전교육] 데이터 거래 중개 1-7강1. 1강 데이터 경제, 산업 Copy2. 2-1강 데이터 BIZ 트렌드 Copy3. 2-2강 데이터 상품 Copy4. 3강 데이터 법률 Copy5. 4-1강 데이터 품질 I Copy6. 4-2강 데이터 품질 II Copy7. 5-1강 데이터 가격 I Copy8. 5-2강 데이터 가격 II Copy9. 6-1강 데이터 거래Ⅰ- 수요목적별 데이터 구매 사례와 빅데이터 플랫폼 Copy10. 6-2강 데이터 거래Ⅰ- 데이터 상품 기획사례(NICE AB) Copy11. 7강 데이터 거래 Ⅱ Copy12. 온라인 교육 콘텐츠 만족도 조사 ( [데이터 거래 중개 전문가 사전교육] 데이터 거래 중개 1-7강) Copyhttps://dataonair.or.kr/edu/courses/%eb%b9%85%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%ec%95%84%ec%b9%b4%eb%8d%b0%eb%af%b8-%ec%82%ac%ec%a0%84%ea%b5%90%ec%9c%a1-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%ea%b1%b0%eb%9e%98-%ec%a4%91%ea%b0%9c-1-7%ea%b0%95<NA>2023-10-06