Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations100
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory6.6 KiB
Average record size in memory67.3 B

Variable types

Numeric1
Categorical7

Alerts

examin_begin_de has constant value ""Constant
respond_id has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 09:56:43.851511
Analysis finished2023-12-10 09:56:45.741417
Duration1.89 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

respond_id
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct100
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean53329704
Minimum53322462
Maximum53377385
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:56:45.925603image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum53322462
5-th percentile53323204
Q153326078
median53328865
Q353330599
95-th percentile53332767
Maximum53377385
Range54923
Interquartile range (IQR)4521

Descriptive statistics

Standard deviation8869.8579
Coefficient of variation (CV)0.00016632115
Kurtosis23.683314
Mean53329704
Median Absolute Deviation (MAD)2368
Skewness4.7165818
Sum5.3329704 × 109
Variance78674378
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:56:46.274642image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
53322462 1
 
1.0%
53323273 1
 
1.0%
53325740 1
 
1.0%
53325726 1
 
1.0%
53325521 1
 
1.0%
53325423 1
 
1.0%
53325091 1
 
1.0%
53325039 1
 
1.0%
53324930 1
 
1.0%
53324446 1
 
1.0%
Other values (90) 90
90.0%
ValueCountFrequency (%)
53322462 1
1.0%
53322497 1
1.0%
53322597 1
1.0%
53322890 1
1.0%
53322906 1
1.0%
53323220 1
1.0%
53323273 1
1.0%
53323504 1
1.0%
53323611 1
1.0%
53324104 1
1.0%
ValueCountFrequency (%)
53377385 1
1.0%
53377336 1
1.0%
53377223 1
1.0%
53333155 1
1.0%
53333015 1
1.0%
53332754 1
1.0%
53332642 1
1.0%
53332382 1
1.0%
53332374 1
1.0%
53332067 1
1.0%

examin_begin_de
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
20220425
100 

Length

Max length8
Median length8
Mean length8
Min length8

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row20220425
2nd row20220425
3rd row20220425
4th row20220425
5th row20220425

Common Values

ValueCountFrequency (%)
20220425 100
100.0%

Length

2023-12-10T18:56:46.760619image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:56:46.960740image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
20220425 100
100.0%

sexdstn_flag_cd
Categorical

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
M
59 
F
41 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowF
2nd rowF
3rd rowF
4th rowM
5th rowM

Common Values

ValueCountFrequency (%)
M 59
59.0%
F 41
41.0%

Length

2023-12-10T18:56:47.166968image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:56:47.363204image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
m 59
59.0%
f 41
41.0%

agrde_flag_nm
Categorical

Distinct5
Distinct (%)5.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
20대
24 
60대
23 
50대
20 
40대
17 
30대
16 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row30대
2nd row30대
3rd row50대
4th row40대
5th row40대

Common Values

ValueCountFrequency (%)
20대 24
24.0%
60대 23
23.0%
50대 20
20.0%
40대 17
17.0%
30대 16
16.0%

Length

2023-12-10T18:56:47.581587image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:56:47.783456image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
20대 24
24.0%
60대 23
23.0%
50대 20
20.0%
40대 17
17.0%
30대 16
16.0%

answrr_oc_area_nm
Categorical

Distinct16
Distinct (%)16.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
서울특별시
30 
경기도
24 
부산광역시
9 
경상남도
7 
인천광역시
5 
Other values (11)
25 

Length

Max length7
Median length5
Mean length4.37
Min length3

Unique

Unique2 ?
Unique (%)2.0%

Sample

1st row서울특별시
2nd row인천광역시
3rd row인천광역시
4th row서울특별시
5th row광주광역시

Common Values

ValueCountFrequency (%)
서울특별시 30
30.0%
경기도 24
24.0%
부산광역시 9
 
9.0%
경상남도 7
 
7.0%
인천광역시 5
 
5.0%
충청북도 4
 
4.0%
대구광역시 4
 
4.0%
광주광역시 3
 
3.0%
제주특별자치도 2
 
2.0%
경상북도 2
 
2.0%
Other values (6) 10
 
10.0%

Length

2023-12-10T18:56:48.084647image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 30
30.0%
경기도 24
24.0%
부산광역시 9
 
9.0%
경상남도 7
 
7.0%
인천광역시 5
 
5.0%
충청북도 4
 
4.0%
대구광역시 4
 
4.0%
광주광역시 3
 
3.0%
제주특별자치도 2
 
2.0%
경상북도 2
 
2.0%
Other values (6) 10
 
10.0%

hshld_income_dgree_nm
Categorical

Distinct5
Distinct (%)5.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
300이상500만원 미만
30 
700만원 이상
26 
300만원 미만
25 
500이상700만원 미만
15 
무응답
4 

Length

Max length13
Median length8
Mean length10.05
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row700만원 이상
2nd row500이상700만원 미만
3rd row무응답
4th row700만원 이상
5th row300만원 미만

Common Values

ValueCountFrequency (%)
300이상500만원 미만 30
30.0%
700만원 이상 26
26.0%
300만원 미만 25
25.0%
500이상700만원 미만 15
15.0%
무응답 4
 
4.0%

Length

2023-12-10T18:56:48.356085image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:56:48.545317image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
미만 70
35.7%
300이상500만원 30
15.3%
700만원 26
 
13.3%
이상 26
 
13.3%
300만원 25
 
12.8%
500이상700만원 15
 
7.7%
무응답 4
 
2.0%

lsr_time_use_purps_rn1_value
Categorical

Distinct8
Distinct (%)8.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
건강 관리를 위해
24 
자기만족-즐거움을 위해
20 
가족-지인 등과 시간을 보내기 위해
18 
마음의 안정-휴식을 위해
13 
스트레스 해소를 위해
11 
Other values (3)
14 

Length

Max length19
Median length13
Mean length12.5
Min length9

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row스트레스 해소를 위해
2nd row건강 관리를 위해
3rd row마음의 안정-휴식을 위해
4th row마음의 안정-휴식을 위해
5th row남는 시간을 보내기 위해

Common Values

ValueCountFrequency (%)
건강 관리를 위해 24
24.0%
자기만족-즐거움을 위해 20
20.0%
가족-지인 등과 시간을 보내기 위해 18
18.0%
마음의 안정-휴식을 위해 13
13.0%
스트레스 해소를 위해 11
11.0%
남는 시간을 보내기 위해 6
 
6.0%
자기 계발을 위해 4
 
4.0%
대인 관계-교제를 위해 4
 
4.0%

Length

2023-12-10T18:56:48.769449image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:56:49.026142image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
위해 100
31.1%
건강 24
 
7.5%
시간을 24
 
7.5%
보내기 24
 
7.5%
관리를 24
 
7.5%
자기만족-즐거움을 20
 
6.2%
가족-지인 18
 
5.6%
등과 18
 
5.6%
안정-휴식을 13
 
4.0%
마음의 13
 
4.0%
Other values (7) 44
13.7%

lsr_time_use_purps_rn2_value
Categorical

Distinct9
Distinct (%)9.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
자기만족-즐거움을 위해
20 
가족-지인 등과 시간을 보내기 위해
18 
마음의 안정-휴식을 위해
17 
스트레스 해소를 위해
14 
건강 관리를 위해
13 
Other values (4)
18 

Length

Max length19
Median length12
Mean length12.14
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row가족-지인 등과 시간을 보내기 위해
2nd row자기 계발을 위해
3rd row자기만족-즐거움을 위해
4th row가족-지인 등과 시간을 보내기 위해
5th row가족-지인 등과 시간을 보내기 위해

Common Values

ValueCountFrequency (%)
자기만족-즐거움을 위해 20
20.0%
가족-지인 등과 시간을 보내기 위해 18
18.0%
마음의 안정-휴식을 위해 17
17.0%
스트레스 해소를 위해 14
14.0%
건강 관리를 위해 13
13.0%
자기 계발을 위해 6
 
6.0%
없음 6
 
6.0%
대인 관계-교제를 위해 4
 
4.0%
남는 시간을 보내기 위해 2
 
2.0%

Length

2023-12-10T18:56:49.450673image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:56:49.807674image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
위해 94
30.7%
자기만족-즐거움을 20
 
6.5%
시간을 20
 
6.5%
보내기 20
 
6.5%
가족-지인 18
 
5.9%
등과 18
 
5.9%
마음의 17
 
5.6%
안정-휴식을 17
 
5.6%
해소를 14
 
4.6%
스트레스 14
 
4.6%
Other values (8) 54
17.6%

Interactions

2023-12-10T18:56:44.717619image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-10T18:56:50.050375image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
respond_idsexdstn_flag_cdagrde_flag_nmanswrr_oc_area_nmhshld_income_dgree_nmlsr_time_use_purps_rn1_valuelsr_time_use_purps_rn2_value
respond_id1.0000.0000.0000.3620.1000.0000.197
sexdstn_flag_cd0.0001.0000.0000.0820.0000.1550.000
agrde_flag_nm0.0000.0001.0000.0000.4410.4310.159
answrr_oc_area_nm0.3620.0820.0001.0000.0000.0000.129
hshld_income_dgree_nm0.1000.0000.4410.0001.0000.2820.072
lsr_time_use_purps_rn1_value0.0000.1550.4310.0000.2821.0000.440
lsr_time_use_purps_rn2_value0.1970.0000.1590.1290.0720.4401.000
2023-12-10T18:56:50.301790image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
answrr_oc_area_nmagrde_flag_nmlsr_time_use_purps_rn2_valuesexdstn_flag_cdlsr_time_use_purps_rn1_valuehshld_income_dgree_nm
answrr_oc_area_nm1.0000.0000.0310.0450.0000.000
agrde_flag_nm0.0001.0000.0850.0000.2760.176
lsr_time_use_purps_rn2_value0.0310.0851.0000.0000.2310.028
sexdstn_flag_cd0.0450.0000.0001.0000.1090.000
lsr_time_use_purps_rn1_value0.0000.2760.2310.1091.0000.172
hshld_income_dgree_nm0.0000.1760.0280.0000.1721.000
2023-12-10T18:56:50.570597image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
respond_idsexdstn_flag_cdagrde_flag_nmanswrr_oc_area_nmhshld_income_dgree_nmlsr_time_use_purps_rn1_valuelsr_time_use_purps_rn2_value
respond_id1.0000.0000.0000.2070.0910.0000.099
sexdstn_flag_cd0.0001.0000.0000.0450.0000.1090.000
agrde_flag_nm0.0000.0001.0000.0000.1760.2760.085
answrr_oc_area_nm0.2070.0450.0001.0000.0000.0000.031
hshld_income_dgree_nm0.0910.0000.1760.0001.0000.1720.028
lsr_time_use_purps_rn1_value0.0000.1090.2760.0000.1721.0000.231
lsr_time_use_purps_rn2_value0.0990.0000.0850.0310.0280.2311.000

Missing values

2023-12-10T18:56:45.153568image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T18:56:45.620454image/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

respond_idexamin_begin_desexdstn_flag_cdagrde_flag_nmanswrr_oc_area_nmhshld_income_dgree_nmlsr_time_use_purps_rn1_valuelsr_time_use_purps_rn2_value
05332246220220425F30대서울특별시700만원 이상스트레스 해소를 위해가족-지인 등과 시간을 보내기 위해
15337722320220425F30대인천광역시500이상700만원 미만건강 관리를 위해자기 계발을 위해
25333030820220425F50대인천광역시무응답마음의 안정-휴식을 위해자기만족-즐거움을 위해
35332289020220425M40대서울특별시700만원 이상마음의 안정-휴식을 위해가족-지인 등과 시간을 보내기 위해
45332651920220425M40대광주광역시300만원 미만남는 시간을 보내기 위해가족-지인 등과 시간을 보내기 위해
55332249720220425M60대서울특별시700만원 이상건강 관리를 위해가족-지인 등과 시간을 보내기 위해
65333117720220425F60대광주광역시700만원 이상자기만족-즐거움을 위해없음
75337733620220425F60대경기도300이상500만원 미만건강 관리를 위해가족-지인 등과 시간을 보내기 위해
85332569920220425M60대경기도300만원 미만자기 계발을 위해건강 관리를 위해
95332747720220425M40대경기도700만원 이상자기 계발을 위해자기만족-즐거움을 위해
respond_idexamin_begin_desexdstn_flag_cdagrde_flag_nmanswrr_oc_area_nmhshld_income_dgree_nmlsr_time_use_purps_rn1_valuelsr_time_use_purps_rn2_value
905332906920220425F40대경기도500이상700만원 미만마음의 안정-휴식을 위해가족-지인 등과 시간을 보내기 위해
915332909920220425M30대경기도500이상700만원 미만가족-지인 등과 시간을 보내기 위해마음의 안정-휴식을 위해
925332913820220425M50대부산광역시300이상500만원 미만가족-지인 등과 시간을 보내기 위해건강 관리를 위해
935332936620220425F60대경상남도300이상500만원 미만남는 시간을 보내기 위해자기만족-즐거움을 위해
945332945020220425M60대서울특별시300이상500만원 미만건강 관리를 위해가족-지인 등과 시간을 보내기 위해
955333009320220425M60대강원도300이상500만원 미만대인 관계-교제를 위해건강 관리를 위해
965333017320220425M60대경상북도300이상500만원 미만남는 시간을 보내기 위해자기만족-즐거움을 위해
975333032520220425F30대경상남도300이상500만원 미만건강 관리를 위해자기만족-즐거움을 위해
985333034320220425F20대경기도300만원 미만자기 계발을 위해없음
995333041720220425M50대전라남도700만원 이상가족-지인 등과 시간을 보내기 위해대인 관계-교제를 위해