Overview

Dataset statistics

Number of variables9
Number of observations100
Missing cells93
Missing cells (%)10.3%
Duplicate rows1
Duplicate rows (%)1.0%
Total size in memory7.3 KiB
Average record size in memory74.3 B

Variable types

Categorical4
Text4
Numeric1

Alerts

Dataset has 1 (1.0%) duplicate rowsDuplicates
facebook_rm is highly overall correlated with mnfct_yy and 1 other fieldsHigh correlation
hmpg_addr is highly overall correlated with mnfct_yy and 1 other fieldsHigh correlation
mnfct_yy is highly overall correlated with hmpg_addr and 1 other fieldsHigh correlation
cltur_dvrsty_cd is highly overall correlated with cltur_dvrsty_nmHigh correlation
cltur_dvrsty_nm is highly overall correlated with cltur_dvrsty_cdHigh correlation
cltur_dvrsty_cd is highly imbalanced (75.8%)Imbalance
cltur_dvrsty_nm is highly imbalanced (75.8%)Imbalance
copertn_writers_nm has 93 (93.0%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2023-12-10 09:59:50.662778
Analysis finished2023-12-10 09:59:53.530355
Duration2.87 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

cltur_dvrsty_cd
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
DIAS
96 
STT
 
4

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.96
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
DIAS 96
96.0%
STT 4
 
4.0%

Length

2023-12-10T18:59:53.682292image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:59:53.882182image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
dias 96
96.0%
stt 4
 
4.0%

cltur_dvrsty_nm
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
디아스포라
96 
이주민
 
4

Length

Max length5
Median length5
Mean length4.92
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
디아스포라 96
96.0%
이주민 4
 
4.0%

Length

2023-12-10T18:59:54.213032image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:59:54.491547image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
디아스포라 96
96.0%
이주민 4
 
4.0%

movie_nm
Text

Distinct95
Distinct (%)95.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:59:54.986705image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length48
Median length28
Mean length10.68
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1068
Distinct characters270
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

Unique90 ?
Unique (%)90.0%

Sample

1st row추상
2nd row브로콜리
3rd row고양이를 부탁해
4th row소셜포비아
5th row종이 인형(Paper Dolls)
ValueCountFrequency (%)
of 5
 
2.2%
역사 4
 
1.7%
208 4
 
1.7%
편지 3
 
1.3%
삶의 3
 
1.3%
소란 2
 
0.9%
바탐(b.a.t.a.m 2
 
0.9%
my 2
 
0.9%
그녀의 2
 
0.9%
굿바이 2
 
0.9%
Other values (190) 203
87.5%
2023-12-10T18:59:55.903007image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
132
 
12.4%
e 29
 
2.7%
o 26
 
2.4%
r 26
 
2.4%
a 25
 
2.3%
) 24
 
2.2%
( 24
 
2.2%
i 23
 
2.2%
의 20
 
1.9%
t 18
 
1.7%
Other values (260) 721
67.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 507
47.5%
Lowercase Letter 252
23.6%
Space Separator 132
 
12.4%
Uppercase Letter 81
 
7.6%
Close Punctuation 24
 
2.2%
Open Punctuation 24
 
2.2%
Decimal Number 24
 
2.2%
Other Punctuation 20
 
1.9%
Dash Punctuation 4
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
의 20
 
3.9%
이 16
 
3.2%
리 12
 
2.4%
기 10
 
2.0%
스 10
 
2.0%
트 10
 
2.0%
바 8
 
1.6%
고 7
 
1.4%
아 7
 
1.4%
나 7
 
1.4%
Other values (206) 400
78.9%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 29
11.5%
o 26
10.3%
r 26
10.3%
a 25
9.9%
i 23
9.1%
t 18
 
7.1%
h 17
 
6.7%
s 13
 
5.2%
n 13
 
5.2%
l 12
 
4.8%
Other values (13) 50
19.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 11
13.6%
T 10
12.3%
M 7
8.6%
H 7
8.6%
P 6
 
7.4%
S 5
 
6.2%
G 5
 
6.2%
B 5
 
6.2%
L 4
 
4.9%
F 4
 
4.9%
Other values (8) 17
21.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 8
33.3%
0 6
25.0%
8 4
16.7%
6 3
 
12.5%
5 2
 
8.3%
7 1
 
4.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 10
50.0%
, 8
40.0%
: 2
 
10.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
132
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 24
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 24
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 507
47.5%
Latin 333
31.2%
Common 228
21.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 20
 
3.9%
이 16
 
3.2%
리 12
 
2.4%
기 10
 
2.0%
스 10
 
2.0%
트 10
 
2.0%
바 8
 
1.6%
고 7
 
1.4%
아 7
 
1.4%
나 7
 
1.4%
Other values (206) 400
78.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 29
 
8.7%
o 26
 
7.8%
r 26
 
7.8%
a 25
 
7.5%
i 23
 
6.9%
t 18
 
5.4%
h 17
 
5.1%
s 13
 
3.9%
n 13
 
3.9%
l 12
 
3.6%
Other values (31) 131
39.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
132
57.9%
) 24
 
10.5%
( 24
 
10.5%
. 10
 
4.4%
, 8
 
3.5%
2 8
 
3.5%
0 6
 
2.6%
- 4
 
1.8%
8 4
 
1.8%
6 3
 
1.3%
Other values (3) 5
 
2.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 561
52.5%
Hangul 507
47.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
132
23.5%
e 29
 
5.2%
o 26
 
4.6%
r 26
 
4.6%
a 25
 
4.5%
) 24
 
4.3%
( 24
 
4.3%
i 23
 
4.1%
t 18
 
3.2%
h 17
 
3.0%
Other values (44) 217
38.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 20
 
3.9%
이 16
 
3.2%
리 12
 
2.4%
기 10
 
2.0%
스 10
 
2.0%
트 10
 
2.0%
바 8
 
1.6%
고 7
 
1.4%
아 7
 
1.4%
나 7
 
1.4%
Other values (206) 400
78.9%

writers_nm
Text

Distinct90
Distinct (%)90.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:59:56.526139image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length48
Median length23
Mean length8.47
Min length2

Characters and Unicode

Total characters847
Distinct characters222
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique81 ?
Unique (%)81.0%

Sample

1st row김보현
2nd row김보현
3rd row정재은
4th row홍석재
5th row톰 헤이맨
ValueCountFrequency (%)
인천영상위원회 3
 
1.5%
hyun 2
 
1.0%
agostino 2
 
1.0%
dalzell 2
 
1.0%
liam 2
 
1.0%
historia 2
 
1.0%
김보현 2
 
1.0%
오현진 2
 
1.0%
임흥순 2
 
1.0%
naing 2
 
1.0%
Other values (165) 173
89.2%
2023-12-10T18:59:57.395335image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
94
 
11.1%
n 39
 
4.6%
a 35
 
4.1%
i 32
 
3.8%
e 24
 
2.8%
o 20
 
2.4%
l 19
 
2.2%
r 19
 
2.2%
이 16
 
1.9%
m 14
 
1.7%
Other values (212) 535
63.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 383
45.2%
Lowercase Letter 287
33.9%
Space Separator 94
 
11.1%
Uppercase Letter 62
 
7.3%
Other Punctuation 12
 
1.4%
Open Punctuation 3
 
0.4%
Close Punctuation 3
 
0.4%
Dash Punctuation 3
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 16
 
4.2%
스 11
 
2.9%
정 10
 
2.6%
김 10
 
2.6%
현 10
 
2.6%
리 8
 
2.1%
희 7
 
1.8%
영 7
 
1.8%
진 6
 
1.6%
원 6
 
1.6%
Other values (160) 292
76.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
n 39
13.6%
a 35
12.2%
i 32
11.1%
e 24
 
8.4%
o 20
 
7.0%
l 19
 
6.6%
r 19
 
6.6%
m 14
 
4.9%
g 12
 
4.2%
u 12
 
4.2%
Other values (15) 61
21.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 8
12.9%
E 7
11.3%
A 6
 
9.7%
L 6
 
9.7%
H 5
 
8.1%
F 3
 
4.8%
T 3
 
4.8%
P 3
 
4.8%
D 3
 
4.8%
K 2
 
3.2%
Other values (11) 16
25.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 11
91.7%
. 1
 
8.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
94
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 383
45.2%
Latin 349
41.2%
Common 115
 
13.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 16
 
4.2%
스 11
 
2.9%
정 10
 
2.6%
김 10
 
2.6%
현 10
 
2.6%
리 8
 
2.1%
희 7
 
1.8%
영 7
 
1.8%
진 6
 
1.6%
원 6
 
1.6%
Other values (160) 292
76.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
n 39
 
11.2%
a 35
 
10.0%
i 32
 
9.2%
e 24
 
6.9%
o 20
 
5.7%
l 19
 
5.4%
r 19
 
5.4%
m 14
 
4.0%
g 12
 
3.4%
u 12
 
3.4%
Other values (36) 123
35.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
94
81.7%
, 11
 
9.6%
( 3
 
2.6%
) 3
 
2.6%
- 3
 
2.6%
. 1
 
0.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 464
54.8%
Hangul 383
45.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
94
20.3%
n 39
 
8.4%
a 35
 
7.5%
i 32
 
6.9%
e 24
 
5.2%
o 20
 
4.3%
l 19
 
4.1%
r 19
 
4.1%
m 14
 
3.0%
g 12
 
2.6%
Other values (42) 156
33.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 16
 
4.2%
스 11
 
2.9%
정 10
 
2.6%
김 10
 
2.6%
현 10
 
2.6%
리 8
 
2.1%
희 7
 
1.8%
영 7
 
1.8%
진 6
 
1.6%
원 6
 
1.6%
Other values (160) 292
76.2%

hmpg_addr
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct6
Distinct (%)6.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
http://www.diaff.org/
33 
http://www.mwtv.kr
24 
http://www.ifc.or.kr/
20 
http://diaff.org/2015/
19 
<NA>
 
2

Length

Max length22
Median length21
Mean length20.07
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd rowhttp://www.diaff.org/
4th rowhttp://www.diaff.org/
5th rowhttp://www.mwtv.kr

Common Values

ValueCountFrequency (%)
http://www.diaff.org/ 33
33.0%
http://www.mwtv.kr 24
24.0%
http://www.ifc.or.kr/ 20
20.0%
http://diaff.org/2015/ 19
19.0%
<NA> 2
 
2.0%
http://shsohn.com/ 2
 
2.0%

Length

2023-12-10T18:59:57.696833image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:59:57.987605image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
http://www.diaff.org 33
33.0%
http://www.mwtv.kr 24
24.0%
http://www.ifc.or.kr 20
20.0%
http://diaff.org/2015 19
19.0%
na 2
 
2.0%
http://shsohn.com 2
 
2.0%

facebook_rm
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct4
Distinct (%)4.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
https://www.facebook.com/IncheonFilmCommission
39 
http://www.facebook.com/diasporafilmfestival
33 
www.facebook.com/mwtvnews
24 
<NA>
4 

Length

Max length46
Median length44
Mean length38.62
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd rowhttp://www.facebook.com/diasporafilmfestival
4th rowhttp://www.facebook.com/diasporafilmfestival
5th rowwww.facebook.com/mwtvnews

Common Values

ValueCountFrequency (%)
https://www.facebook.com/IncheonFilmCommission 39
39.0%
http://www.facebook.com/diasporafilmfestival 33
33.0%
www.facebook.com/mwtvnews 24
24.0%
<NA> 4
 
4.0%

Length

2023-12-10T18:59:58.272015image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:59:58.468755image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
https://www.facebook.com/incheonfilmcommission 39
39.0%
http://www.facebook.com/diasporafilmfestival 33
33.0%
www.facebook.com/mwtvnews 24
24.0%
na 4
 
4.0%

copertn_writers_nm
Text

MISSING 

Distinct7
Distinct (%)100.0%
Missing93
Missing (%)93.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:59:58.793869image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length34
Median length29
Mean length16.285714
Min length3

Characters and Unicode

Total characters114
Distinct characters70
Distinct categories5 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique7 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row박경태
2nd row세바스티앙 시몽
3rd row이총각
4th row라이언 미야모토
5th row문정현, 블라디미르 토도로비치, 다니엘 루디 하리얀토
ValueCountFrequency (%)
박경태 1
 
4.0%
이안 1
 
4.0%
johan 1
 
4.0%
eriksson 1
 
4.0%
erik 1
 
4.0%
per 1
 
4.0%
진성문 1
 
4.0%
마문 1
 
4.0%
알 1
 
4.0%
섹 1
 
4.0%
Other values (15) 15
60.0%
2023-12-10T18:59:59.423281image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
18
 
15.8%
, 6
 
5.3%
i 4
 
3.5%
토 3
 
2.6%
r 3
 
2.6%
문 3
 
2.6%
이 3
 
2.6%
n 3
 
2.6%
s 3
 
2.6%
라 2
 
1.8%
Other values (60) 66
57.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 61
53.5%
Lowercase Letter 24
 
21.1%
Space Separator 18
 
15.8%
Other Punctuation 6
 
5.3%
Uppercase Letter 5
 
4.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
토 3
 
4.9%
문 3
 
4.9%
이 3
 
4.9%
라 2
 
3.3%
디 2
 
3.3%
미 2
 
3.3%
스 2
 
3.3%
성 1
 
1.6%
섹 1
 
1.6%
원 1
 
1.6%
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67.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
i 4
16.7%
r 3
12.5%
n 3
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s 3
12.5%
k 2
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o 2
8.3%
e 1
 
4.2%
h 1
 
4.2%
a 1
 
4.2%
d 1
 
4.2%
Other values (3) 3
12.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 2
40.0%
P 1
20.0%
J 1
20.0%
L 1
20.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
18
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 61
53.5%
Latin 29
25.4%
Common 24
 
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Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
토 3
 
4.9%
문 3
 
4.9%
이 3
 
4.9%
라 2
 
3.3%
디 2
 
3.3%
미 2
 
3.3%
스 2
 
3.3%
성 1
 
1.6%
섹 1
 
1.6%
원 1
 
1.6%
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67.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
i 4
13.8%
r 3
10.3%
n 3
10.3%
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10.3%
E 2
 
6.9%
k 2
 
6.9%
o 2
 
6.9%
P 1
 
3.4%
e 1
 
3.4%
J 1
 
3.4%
Other values (7) 7
24.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
18
75.0%
, 6
 
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 61
53.5%
ASCII 53
46.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
18
34.0%
, 6
 
11.3%
i 4
 
7.5%
r 3
 
5.7%
n 3
 
5.7%
s 3
 
5.7%
E 2
 
3.8%
k 2
 
3.8%
o 2
 
3.8%
P 1
 
1.9%
Other values (9) 9
17.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
토 3
 
4.9%
문 3
 
4.9%
이 3
 
4.9%
라 2
 
3.3%
디 2
 
3.3%
미 2
 
3.3%
스 2
 
3.3%
성 1
 
1.6%
섹 1
 
1.6%
원 1
 
1.6%
Other values (41) 41
67.2%

mnfct_yy
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct15
Distinct (%)15.0%
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Missing (%)0.0%
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Infinite (%)0.0%
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Zeros0
Zeros (%)0.0%
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Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:59:59.651906image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1961
5-th percentile2005
Q12008
median2014
Q32015
95-th percentile2017
Maximum2017
Range56
Interquartile range (IQR)7

Descriptive statistics

Standard deviation7.6966738
Coefficient of variation (CV)0.0038264496
Kurtosis25.870101
Mean2011.44
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Variance59.238788
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:59:59.851734image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=15)
ValueCountFrequency (%)
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2.0%
Other values (5) 5
 
5.0%
ValueCountFrequency (%)
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1.0%
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1.0%
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2005 5
5.0%
2006 3
 
3.0%
2007 12
12.0%
2008 5
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2.0%
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1.0%
2012 4
 
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ValueCountFrequency (%)
2017 17
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1.0%
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15.0%
2014 20
20.0%
2013 12
12.0%
2012 4
 
4.0%
2011 1
 
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2010 2
 
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2007 12
12.0%

product_cn
Text

Distinct98
Distinct (%)98.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T19:00:00.429036image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
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Min length21

Characters and Unicode

Total characters19888
Distinct characters816
Distinct categories12 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique96 ?
Unique (%)96.0%

Sample

1st row장르: 서양화, 김보현은 미국 생활 초기부터 약 20여년간 추상표현주의를 추구했다. 김보현은 1960년대부터 한국의 전통 서예를 주된 조형 수단으로 도입하고 전통 서예의 힘차고 강건한 붓 사용 기법을 이용해 독특한 이미지의 독자적인 추상회화를 구현하면서 뉴욕의 여타 추상표현주의자들과의 차별화를 보였으며, 이러한 작업은 1960년대 중반까지 진행되었다.
2nd row장르: 서양화 - 제작 : 1970's, 20여년 간의 초기 추상표현주의 이후인 1970년대인 미국시대 중기에 사실주의 정물화로의 회귀를 시도한다. - 이 시기의 작품들은 극사실주의 성향으로, 배, 양배추, 대파, 양파, 브로콜리, 호두, 물고기 등 주변의 소재들이 정제되어 나타났다. 외형적으로 아름닺비 않은 사물, 혹은 그냥 스쳐 지나가는 존재들을 대상으로 선택했으며, 호두 껍데기의 잔주름이나, 씨앗이 촘촘히 박힌 딸기의 표면 등을 사진을 클로즈
3rd row착하지만 엉뚱한 태희(배두나 분), 예쁜 깍쟁이 혜주(이요원 분), 그림을 잘 그리는 지영(옥지영 분), 명랑한 쌍둥이 비류(이은실 분)와 온조(이은주 분)는 단짝친구들. 늘 함께였던 그들이지만 스무 살이 되면서 길이 달라진다. 증권회사에 입사한 혜주는 성공한 커리어우먼의 야심을 키우고 미술에 재능이 있는 지영은 유학을 꿈꾼다. 한편 태희는 봉사활동에서 알게 된 뇌성마비 시인을 좋아하는데...
4th row전국민을 떠들썩하게 한 군인의 자살 소식에 남긴 악플로 네티즌들의 분노를 사며 실시간 이슈에 오른 ‘레나’. 여기에 경찰지망생 지웅(변요한)과 용민(이주승)은 인기 BJ 양게가 생중계하는 현피 원정대에 참여한다. 하지만 현피 당일 날 ‘레나’는 싸늘한 시체로 발견되고, 비난의 화살은 순식간에 이들에게로 향한다. 경찰 시험에 불리한 기록이 남게 될까 불안한 지웅과 용민은 ‘레나’의 죽음에 의혹을 제기하는데…
5th row이스라엘 텔아비브에서 늙은 노인들을 돌보는 일을 하는 다섯명의 필리핀 트랜스젠더들의 삶을 담아낸 이 작품은, 성적 소수자로서, 그리고 이스라엘 정부에 의해 다시 추방될 위기에 처한 사회적 소수자로서의 슬픈 초상을 별다른 트릭 없이 진솔하게 내보인다.
ValueCountFrequency (%)
있는 33
 
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함께 25
 
0.5%
그리고 24
 
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위해 24
 
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수 24
 
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그 21
 
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통해 20
 
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한 18
 
0.4%
날 14
 
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2023-12-10T19:00:01.353271image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
4621
 
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이 516
 
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는 378
 
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. 349
 
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에 310
 
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한 291
 
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고 220
 
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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 14206
71.4%
Space Separator 4621
 
23.2%
Other Punctuation 584
 
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Decimal Number 212
 
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Lowercase Letter 67
 
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Close Punctuation 25
 
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Open Punctuation 25
 
0.1%
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0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 516
 
3.6%
다 397
 
2.8%
는 378
 
2.7%
의 352
 
2.5%
을 322
 
2.3%
에 310
 
2.2%
한 291
 
2.0%
고 220
 
1.5%
가 209
 
1.5%
하 203
 
1.4%
Other values (742) 11008
77.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 11
16.4%
e 8
11.9%
o 7
10.4%
s 7
10.4%
i 6
9.0%
n 4
 
6.0%
t 4
 
6.0%
l 4
 
6.0%
r 3
 
4.5%
d 2
 
3.0%
Other values (8) 11
16.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 10
24.4%
N 7
17.1%
L 5
12.2%
S 4
 
9.8%
T 3
 
7.3%
P 2
 
4.9%
H 2
 
4.9%
J 1
 
2.4%
B 1
 
2.4%
G 1
 
2.4%
Other values (5) 5
12.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 61
28.8%
1 42
19.8%
2 23
 
10.8%
7 20
 
9.4%
9 18
 
8.5%
3 15
 
7.1%
5 13
 
6.1%
6 13
 
6.1%
4 4
 
1.9%
8 3
 
1.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 349
59.8%
, 213
36.5%
: 7
 
1.2%
' 6
 
1.0%
· 5
 
0.9%
! 2
 
0.3%
… 1
 
0.2%
& 1
 
0.2%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
< 7
46.7%
> 7
46.7%
= 1
 
6.7%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 40
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“ 5
 
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Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 39
88.6%
” 5
 
11.4%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 24
96.0%
』 1
 
4.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 24
96.0%
『 1
 
4.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4621
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 14195
71.4%
Common 5574
 
28.0%
Latin 108
 
0.5%
Han 11
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 516
 
3.6%
다 397
 
2.8%
는 378
 
2.7%
의 352
 
2.5%
을 322
 
2.3%
에 310
 
2.2%
한 291
 
2.1%
고 220
 
1.5%
가 209
 
1.5%
하 203
 
1.4%
Other values (734) 10997
77.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
a 11
 
10.2%
A 10
 
9.3%
e 8
 
7.4%
o 7
 
6.5%
N 7
 
6.5%
s 7
 
6.5%
i 6
 
5.6%
L 5
 
4.6%
n 4
 
3.7%
t 4
 
3.7%
Other values (23) 39
36.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
4621
82.9%
. 349
 
6.3%
, 213
 
3.8%
0 61
 
1.1%
1 42
 
0.8%
‘ 40
 
0.7%
’ 39
 
0.7%
) 24
 
0.4%
( 24
 
0.4%
2 23
 
0.4%
Other values (21) 138
 
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Han
ValueCountFrequency (%)
疏 4
36.4%
大 1
 
9.1%
韓 1
 
9.1%
墨 1
 
9.1%
西 1
 
9.1%
哥 1
 
9.1%
綠 1
 
9.1%
金 1
 
9.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 14195
71.4%
ASCII 5585
 
28.1%
Punctuation 90
 
0.5%
CJK 11
 
0.1%
None 7
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
4621
82.7%
. 349
 
6.2%
, 213
 
3.8%
0 61
 
1.1%
1 42
 
0.8%
) 24
 
0.4%
( 24
 
0.4%
2 23
 
0.4%
7 20
 
0.4%
9 18
 
0.3%
Other values (46) 190
 
3.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 516
 
3.6%
다 397
 
2.8%
는 378
 
2.7%
의 352
 
2.5%
을 322
 
2.3%
에 310
 
2.2%
한 291
 
2.1%
고 220
 
1.5%
가 209
 
1.5%
하 203
 
1.4%
Other values (734) 10997
77.5%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 40
44.4%
’ 39
43.3%
“ 5
 
5.6%
” 5
 
5.6%
… 1
 
1.1%
None
ValueCountFrequency (%)
· 5
71.4%
『 1
 
14.3%
』 1
 
14.3%
CJK
ValueCountFrequency (%)
疏 4
36.4%
大 1
 
9.1%
韓 1
 
9.1%
墨 1
 
9.1%
西 1
 
9.1%
哥 1
 
9.1%
綠 1
 
9.1%
金 1
 
9.1%

Interactions

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Correlations

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Missing values

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A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T18:59:53.418699image/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.

Sample

cltur_dvrsty_cdcltur_dvrsty_nmmovie_nmwriters_nmhmpg_addrfacebook_rmcopertn_writers_nmmnfct_yyproduct_cn
0DIAS디아스포라추상김보현<NA><NA><NA>1961장르: 서양화, 김보현은 미국 생활 초기부터 약 20여년간 추상표현주의를 추구했다. 김보현은 1960년대부터 한국의 전통 서예를 주된 조형 수단으로 도입하고 전통 서예의 힘차고 강건한 붓 사용 기법을 이용해 독특한 이미지의 독자적인 추상회화를 구현하면서 뉴욕의 여타 추상표현주의자들과의 차별화를 보였으며, 이러한 작업은 1960년대 중반까지 진행되었다.
1DIAS디아스포라브로콜리김보현<NA><NA><NA>1970장르: 서양화 - 제작 : 1970's, 20여년 간의 초기 추상표현주의 이후인 1970년대인 미국시대 중기에 사실주의 정물화로의 회귀를 시도한다. - 이 시기의 작품들은 극사실주의 성향으로, 배, 양배추, 대파, 양파, 브로콜리, 호두, 물고기 등 주변의 소재들이 정제되어 나타났다. 외형적으로 아름닺비 않은 사물, 혹은 그냥 스쳐 지나가는 존재들을 대상으로 선택했으며, 호두 껍데기의 잔주름이나, 씨앗이 촘촘히 박힌 딸기의 표면 등을 사진을 클로즈
2DIAS디아스포라고양이를 부탁해정재은http://www.diaff.org/http://www.facebook.com/diasporafilmfestival<NA>2001착하지만 엉뚱한 태희(배두나 분), 예쁜 깍쟁이 혜주(이요원 분), 그림을 잘 그리는 지영(옥지영 분), 명랑한 쌍둥이 비류(이은실 분)와 온조(이은주 분)는 단짝친구들. 늘 함께였던 그들이지만 스무 살이 되면서 길이 달라진다. 증권회사에 입사한 혜주는 성공한 커리어우먼의 야심을 키우고 미술에 재능이 있는 지영은 유학을 꿈꾼다. 한편 태희는 봉사활동에서 알게 된 뇌성마비 시인을 좋아하는데...
3DIAS디아스포라소셜포비아홍석재http://www.diaff.org/http://www.facebook.com/diasporafilmfestival<NA>2005전국민을 떠들썩하게 한 군인의 자살 소식에 남긴 악플로 네티즌들의 분노를 사며 실시간 이슈에 오른 ‘레나’. 여기에 경찰지망생 지웅(변요한)과 용민(이주승)은 인기 BJ 양게가 생중계하는 현피 원정대에 참여한다. 하지만 현피 당일 날 ‘레나’는 싸늘한 시체로 발견되고, 비난의 화살은 순식간에 이들에게로 향한다. 경찰 시험에 불리한 기록이 남게 될까 불안한 지웅과 용민은 ‘레나’의 죽음에 의혹을 제기하는데…
4DIAS디아스포라종이 인형(Paper Dolls)톰 헤이맨http://www.mwtv.krwww.facebook.com/mwtvnews<NA>2005이스라엘 텔아비브에서 늙은 노인들을 돌보는 일을 하는 다섯명의 필리핀 트랜스젠더들의 삶을 담아낸 이 작품은, 성적 소수자로서, 그리고 이스라엘 정부에 의해 다시 추방될 위기에 처한 사회적 소수자로서의 슬픈 초상을 별다른 트릭 없이 진솔하게 내보인다.
5DIAS디아스포라카트를 끄는 남자(Man Push Cart)라민 바흐러니http://www.mwtv.krwww.facebook.com/mwtvnews<NA>2005어둑어둑한 새벽, 파키스탄 이민자 아마드는 커피와 베이글을 팔기 위해 카트를 끈다. 한때는 히트 앨범을 낸 가수였지만, 아내는 죽고 없으며 아들에게 장난감 하나 마음대로 사주지 못하는 처지다. 우연히 알게 된 스페인 출신의 노에미와 성공한 사업가 모하메드를 알게 되면서 그의 지독한 외로움도 사라지는 듯하다. 그러던 어느 날 카트가 사라지고, 아마드는 큰 혼란에 빠진다.
6DIAS디아스포라바탐(B.A.T.A.M.)Liam Dalzell, Per Erik Eriksson, Johan Lindquisthttp://www.mwtv.krwww.facebook.com/mwtvnews<NA>2005많은 변화를 겪고 있는 인도네시아 섬인 바탐에 살고 있는 두 여자: 공장에서 일하고 있는 어린 와티, 그리고 창녀인 드위의 대조적인 삶을 그린 영화이다. 자유 무역 지대인 이곳의 경제는 공식적으로는 공장, 그리고 비공식적으로는 매음에 의존하고 있다. 공장과 매음의 발달로, 바탐의 인구수는 3,000명에서 700,000명으로 증가했다. 그 만큼 여성의 노동력이 중요해지고 있기 때문에, 다국적인 자본주의와 이주가 상호작용하고 있는 세계화의 그림자 속에서 두 여자의 경험들은 빛을 비추어 준다.
7DIAS디아스포라털실(The Ball of Wool)파트마 조라 자뭄http://www.mwtv.krwww.facebook.com/mwtvnews<NA>200670년대 초반, 모하메드는 아내 파티하와 두 아이들과 함께 프랑스로 이주해 온다. 평소와 마찬가지로 일터로 떠나는 모하메드는 아파트 문을 밖에서 잠가 버린다. 남편이 올 때까지 집에 갇힌 생활을 하던 파티하와 두 아이들은 외부 세계와 의사소통 할 수 있는 방법을 조심스럽게 찾아 나서고, 어느 날 생각지도 못했던 깜찍한 방법으로 바깥 구경을 나가게 된다.
8DIAS디아스포라비토리오 광장의 오케스트라(The Orchestra of Piazza Vittorio)Agostino Ferrentehttp://www.mwtv.krwww.facebook.com/mwtvnews<NA>2006이태리인들이 오히려 소수자인 로마에서 이웃으로 살아가는 전 세계에서 이주한 이민자 음악인들이 그룹을 결성한다. 작품은 그들의 5년간의 기록이다. 가톨릭, 이슬람인, 유대인, 힌두교인, 무신론자 등등 다양한 종교적, 문화적 배경을 가진 음악인들은 자신의 음악을 조화롭게 한데 합치기도 하고, 혹은 충돌을 겪기도 한다. 스스로 음악을 연마해야 하는 이 예술가들은 음악학교에서 훈련을 받은 적이 없다. 이 팀에는 몇 명의 이태리인들도 있고 이태리어를 전혀 못하는 사람들도 있다. 좌우익의 희생자도 있고, 과거를 잊어야 하는 사람도 있으며, 고향을 너무도 그리워하는 사람도 있다. 넓고 다양한 배경을 가진 음악인들이 함께 화합하며 밴드를 통해 음악생활을 꾸려나가는 이야기이다.
9DIAS디아스포라208 비행기(Flight 208)Parvez Imamhttp://www.mwtv.krwww.facebook.com/mwtvnews<NA>2007이 영화는 남미에 뿌리가 있으며, 23일간 찍으면서 남미에 시작하여, 인도에서 끝나는 영화다. 5분 안에 시간과 공간을 뒤넘으며, 국적과 상관없이 200명의 사람들을 거쳐간다. 풍자적 스크립트는 세계화, 그리고 경제와 권력의 정치를 보며, 우리 주위에 죽어가는 논리를 비꼰다. 왜 굶어 죽는 사람들이 있는 이 세상에, 어떻게 필요하지도 않은 것이 넘쳐나는 사람들이 같이 존재하는지 물어보게 하는 영화다.
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90DIAS디아스포라화염의 바다지안프랑코 로시 Gianfranco Rosihttp://www.diaff.org/http://www.facebook.com/diasporafilmfestival<NA>2017로마의 외곽순환도로를 달리며 다양한 주변인들의 삶을 담았던 성스러운 도로의 지안프랑코 로시 감독이 이번에는 이탈리아 남단에 위치한 ‘난민의 섬’ 람페두사로 향한다. 유럽 대륙을 향해 목숨을 건 항해를 떠나온 난민들의 마지막을 기록하는 화염의 바다는 동시에 난민의 삶과 전혀 상관없어 보이는 람페두사 주민들의 일상을 포착한다. 하지만 성스러운 도로가 개개의 삶을 거대한 원형의 도로를 통해 연결하며 삶의 순환성을 이야기했던 것처럼, 화염의 바다는 람페두사 섬마을 사람들과 난민들의 삶의 조각을 이어 붙이며, 이 시대 우리 모두가 하나로 연결되었음을 역설한다. 2016년 베를린영화제 황금공삼 수상작.
91DIAS디아스포라꿈의 제국데이비드 보렌스타인http://www.diaff.org/http://www.facebook.com/diasporafilmfestival<NA>2017중국의 부동산 버블은 폭발적인 개발로 이어지고, 도시 변두리까지 호화로운 마천루가 들어선다. 투자자와 입주자를 끌어들이기 위해 색다른 홍보 이미지를 찾던 부동산 업자들은 외국인을 고용, 마치 마네킹처럼 그들을 전시한다. 중국 내륙 시골 마을에서 충칭으로 상경한 24살 야나는 이 외국인 모델 에이전시 사업에 뛰어든다. 우연히 야나의 러브콜을 받았던 감독은 무려 7년 동안 그녀의 곁에서 이 기묘한 사업을 기록한다. 아메리칸 드림으로부터 착안되어 기획된 개발 사업들은 결국 공급 과잉으로 난항을 거듭한다. 드높은 마천루는 차이나 드림을 상징하는 기념비 같지만, 그 안에 휴머니티란 존재하지 않는 듯하다. 그리고 왜 다시, 이 비정한 마천루 한가운데에서 좌절하는 이는 ‘젊은 여성’이어야만 할까.
92STT이주민고함(Howling)배종대http://www.mwtv.krwww.facebook.com/mwtvnews<NA>2007중국인 등호와 리원원의 한국 생활은 순탄치 않다. 돌아갈 곳 없는 그들은 이 시간들을 버텨보려 한다.
93DIAS디아스포라미씽: 사라진 여자이언희 E.onihttp://www.diaff.org/http://www.facebook.com/diasporafilmfestival<NA>2017이혼 후 육아와 생계를 함께 책임져야 하는 싱글맘 지선은 헌신적인 보모 한매 덕분에 안심한다. 그러나, 어느 날 갑자기 한매와 딸이 함께 사라지고, 뒤늦게 경찰과 남편 가족에게 실종 사실을 알리지만, 모두들 아이의 양육권을 위해 지선이 계획한 자작극으로 의심한다. 워킹맘 지선과 결혼이민자 한매의 서사를 교차시키며, 전형적인 장르영화의 공식을 따르던 미씽: 사라진 여자는 어느 순간 한국사회에서 고군분투하는 여성의 생존기로 거듭난다. 물론 상업영화로서 무난한 결말에 이르지만 미씽: 사라진 여자는 그 서사를 통해 이 땅의 영원한 타자인 여성들의 지옥도를 펼쳐 보인다
94DIAS디아스포라이태원강유가람 Kangyu Garamhttp://www.diaff.org/http://www.facebook.com/diasporafilmfestival<NA>2017이태원은 스쳐 지나가는 사람들의 공간이다. 그곳은 외국인의 거리이자, 성소수자들의 골목이며, 주한미군의 뒷마당이었다. 그런 기지촌의 생태계 속에서 평생을 살아온 세 명의 여성 삼숙, 영화 그리고 나키. 이태원 ‘후커힐’ 언덕에서 생계를 위해 미군을 상대했던 여성들의 현재를 애정 어린 시선으로 기록하는 이태원은 사회적 낙인 속에서 기억되지도, 기록 되지도 못했던 기지촌 여성들의 존재를 복권시킨다. 하지만 재개발의 광풍은 이태원에도 들이닥치고, 젠트리피케이션은 삶의 터전을 위협하기 시작한다. 이방인의 공간이었기 때문에 가능했던 이태원의 삶. 이제 그들은 어디로 향해야 할까
95DIAS디아스포라호스트 네이션이고운 Lee Ko-woonhttp://www.diaff.org/http://www.facebook.com/diasporafilmfestival<NA>2017한국전쟁 이후 비밀스런 국책사업이었던 주한미군 대상의 성매매 산업은 한국 현대사의 추악한 이면 중 하나다. 그리고 그 공공연한 비밀은 2017년 현재 범아시아적 네트워크로 확대되고 있다. 다큐멘터리 호스트 네이션은 필리핀 여성들이 한국의 기지촌 클럽으로 유입되는 경로를 쫓아 ‘미군 위안부’ 산업의 가장 깊숙한 곳까지 내밀하게 기록한다. 생계를 위해 한국행을 결심하는 필리핀 여성들, 그들을 엔터테이너로 훈련시키는 브로커들, 그리고 이를 방조하고 공조하는 한국과 미국 정부의 모습을 통해 호스트 네이션은 이 남성사회의 음험한 시스템이 국경을 뛰어넘어 얼마나 공고하게 여성을 착취해왔는지 폭로한다.
96DIAS디아스포라난민 블루스스테판 부카스, 트리스탄 도스http://www.diaff.org/http://www.facebook.com/diasporafilmfestival<NA>2017척박한 대지와 검푸른 하늘, 망망대해에 떠 있는 거대한 배 한 척, 상실과 바람을 담은 표정들, 경찰과 충돌하며 울부짖는 사람들, 그리고 그 위로 흐르는 아름다운 현악의 선율. 난민 블루스는 실험적 시법의 개척자 위스턴 휴 오든(W. H. Auden)의 동명의 시로부터 영감을 받아 만들어진 작품으로, 세상으로부터 버림 받은 절망 속에서도 더 밝은 미래를 갈망하고 있는 난민을 통해 그려낸 짧지만 강렬한 영상 시이다.
97DIAS디아스포라씨유투머로우변승민 Byun Seung-minhttp://www.diaff.org/http://www.facebook.com/diasporafilmfestival<NA>2017조선족 가사도우미와의 면접을 앞두고 ‘말을 바꿀까 봐’ 몰래 카메라를 설치한 맞벌이 부부. 대수롭지 않게 생각했던 그 행위는 누군가에게 씻을 수 없는 상처가 되고 만다. 위트 넘치는 연출과 촬영, 배우들의 능청스러운 생활 연기가 어우러지는 씨유투머로우는 유머러스한 분위기 속에서 부부, 아니 우리 모두의 마음속에 숨겨둔 조선족을 향한 편견을 폭로한다. 이주민에 대한 한국사회의 이중적 태도를 재기발랄하게 꼬집은 작품이다.
98DIAS디아스포라은아정승현 Chong Seung-hyunhttp://www.diaff.org/http://www.facebook.com/diasporafilmfestival<NA>2017하루하루 고된 서울 생활을 버티던 은아는 아들의 탈북을 볼모로 돈을 요구하는 브로커의 협박에 무너진다. 막다른 길에서 과연 그녀는 어떤 선택을 할 것인가, 은아는 탈북자에 대한 한국사회의 일그러진 시선 속에서 방황하는 은아를 통해, 여성 탈북자에게 가해지는 복합적인 혐오와 차별을 그려낸다. 외교부에서 지원하는 공공외교관 ‘두 나라 한국인’ 프로젝트의 일환으로 제작되었으며, 다양한 국적의 스태프들과 실제 탈북자들의 공동 작업으로 완성된 작품.
99DIAS디아스포라조난신호플로리안 샤르프 Florian Tscharfhttp://www.diaff.org/http://www.facebook.com/diasporafilmfestival<NA>2017지중해를 항해 중이던 맥스와 그의 딸 에밀리는 예상치 못한 조난신호를 받는다. 구조를 위해 항로를 돌리는 두 사람. 하지만 조난 당한 배에 100명이 넘는 난민이 타고 있다는 사실을 깨닫고 두 사람은 갈등하기 시작한다. 그들을 모두 구출하기에 이 부녀의 요트는 턱 없이 작다. 망망대해에서 난민 100여 명의 구조 요청을 받는다면 우린 과연 어떤 결정을 내릴 수 있을까. 조난신호는 동시대 가장 뜨거운 화두가 된 난민 이슈에 대해 단도직입적으로 질문한다. 당신은 죽어가는 난민들을 향해 뱃머리를 돌리겠는가 그들의 손을 잡을 수 있을 것인가

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0DIAS디아스포라소란, 세상에 접속하다인천영상위원회http://www.ifc.or.kr/https://www.facebook.com/IncheonFilmCommission<NA>2015제3회 디아스포라 영화제 사이 Talk 프로그램, 소(疏)란(LAN), 세상에 접속하다. 이주민 미디어 교육 프로그램인 ‘영화, 소(疏)란(LAN)’의 참여 그룹들이 모여 직접 제작한 영화를 선보이고 영화를 만드는 과정에서 얻은 값진 이야기를 풀어놓는다.2