Overview

Dataset statistics

Number of variables22
Number of observations100
Missing cells103
Missing cells (%)4.7%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory18.2 KiB
Average record size in memory186.3 B

Variable types

Numeric8
Categorical9
Text5

Alerts

input_date has constant value ""Constant
area is highly imbalanced (71.8%)Imbalance
description has 4 (4.0%) missing valuesMissing
publisher has 2 (2.0%) missing valuesMissing
img_url has 2 (2.0%) missing valuesMissing
kdc_class_no has 14 (14.0%) missing valuesMissing
vol has 81 (81.0%) missing valuesMissing
no has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 09:51:51.087403
Analysis finished2023-12-10 09:51:52.556992
Duration1.47 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

no
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct100
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean3.0387792 × 108
Minimum3.037555 × 108
Maximum3.039435 × 108
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:51:52.759127image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum3.037555 × 108
5-th percentile3.0375554 × 108
Q13.0376387 × 108
median3.0394087 × 108
Q33.039409 × 108
95-th percentile3.0394154 × 108
Maximum3.039435 × 108
Range188000
Interquartile range (IQR)177023.75

Descriptive statistics

Standard deviation86683.372
Coefficient of variation (CV)0.00028525722
Kurtosis-1.5997966
Mean3.0387792 × 108
Median Absolute Deviation (MAD)43
Skewness-0.64802831
Sum3.0387792 × 1010
Variance7.514007 × 109
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:51:53.094768image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
303766366 1
 
1.0%
303755538 1
 
1.0%
303755548 1
 
1.0%
303755547 1
 
1.0%
303755546 1
 
1.0%
303755545 1
 
1.0%
303755544 1
 
1.0%
303755543 1
 
1.0%
303755542 1
 
1.0%
303755541 1
 
1.0%
Other values (90) 90
90.0%
ValueCountFrequency (%)
303755496 1
1.0%
303755536 1
1.0%
303755537 1
1.0%
303755538 1
1.0%
303755539 1
1.0%
303755540 1
1.0%
303755541 1
1.0%
303755542 1
1.0%
303755543 1
1.0%
303755544 1
1.0%
ValueCountFrequency (%)
303943496 1
1.0%
303943495 1
1.0%
303943493 1
1.0%
303942496 1
1.0%
303942453 1
1.0%
303941496 1
1.0%
303941495 1
1.0%
303941494 1
1.0%
303941493 1
1.0%
303941467 1
1.0%

rank
Real number (ℝ)

Distinct20
Distinct (%)20.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean384.86
Minimum1
Maximum990
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:51:53.381468image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile39
Q1257.25
median382
Q3405
95-th percentile971
Maximum990
Range989
Interquartile range (IQR)147.75

Descriptive statistics

Standard deviation282.25077
Coefficient of variation (CV)0.73338556
Kurtosis-0.01174725
Mean384.86
Median Absolute Deviation (MAD)45
Skewness0.73228465
Sum38486
Variance79665.495
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:51:53.607656image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=20)
ValueCountFrequency (%)
39 14
14.0%
382 14
14.0%
405 11
11.0%
396 8
8.0%
54 8
8.0%
372 7
7.0%
337 7
7.0%
325 6
 
6.0%
971 5
 
5.0%
380 4
 
4.0%
Other values (10) 16
16.0%
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.0%
2 2
 
2.0%
39 14
14.0%
54 8
8.0%
325 6
6.0%
337 7
7.0%
372 7
7.0%
380 4
 
4.0%
382 14
14.0%
396 8
8.0%
ValueCountFrequency (%)
990 1
 
1.0%
984 1
 
1.0%
971 5
5.0%
938 1
 
1.0%
933 2
 
2.0%
923 3
 
3.0%
767 2
 
2.0%
757 1
 
1.0%
703 2
 
2.0%
405 11
11.0%

input_date
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2021-11-15
100 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2021-11-15
2nd row2021-11-15
3rd row2021-11-15
4th row2021-11-15
5th row2021-11-15

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2021-11-15 100
100.0%

Length

2023-12-10T18:51:53.828976image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:51:54.001337image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2021-11-15 100
100.0%

isbn13
Real number (ℝ)

Distinct99
Distinct (%)99.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean9.7901058 × 1012
Minimum9.7889013 × 1012
Maximum9.7911975 × 1012
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:51:54.652847image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum9.7889013 × 1012
5-th percentile9.7889248 × 1012
Q19.788951 × 1012
median9.7911458 × 1012
Q39.791186 × 1012
95-th percentile9.7911969 × 1012
Maximum9.7911975 × 1012
Range2.2962663 × 109
Interquartile range (IQR)2.2350041 × 109

Descriptive statistics

Standard deviation1.1187705 × 109
Coefficient of variation (CV)0.00011427563
Kurtosis-2.0329909
Mean9.7901058 × 1012
Median Absolute Deviation (MAD)51308336
Skewness-0.081519403
Sum9.7901058 × 1014
Variance1.2516474 × 1018
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:51:54.958055image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
9791158360276 2
 
2.0%
9791196830793 1
 
1.0%
9788937838750 1
 
1.0%
9791164134090 1
 
1.0%
9791164131914 1
 
1.0%
9791160947250 1
 
1.0%
9791159952050 1
 
1.0%
9791158361839 1
 
1.0%
9791158361365 1
 
1.0%
9791158361112 1
 
1.0%
Other values (89) 89
89.0%
ValueCountFrequency (%)
9788901250212 1
1.0%
9788901251189 1
1.0%
9788901251486 1
1.0%
9788901252148 1
1.0%
9788911020003 1
1.0%
9788925558226 1
1.0%
9788926381137 1
1.0%
9788927186953 1
1.0%
9788927187165 1
1.0%
9788927812326 1
1.0%
ValueCountFrequency (%)
9791197516511 1
1.0%
9791197220586 1
1.0%
9791197037122 1
1.0%
9791197001918 1
1.0%
9791196893170 1
1.0%
9791196848194 1
1.0%
9791196830793 1
1.0%
9791196199807 1
1.0%
9791196073152 1
1.0%
9791191583779 1
1.0%

title
Text

Distinct96
Distinct (%)96.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:51:55.656402image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length58
Median length35
Mean length20.58
Min length2

Characters and Unicode

Total characters2058
Distinct characters409
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique93 ?
Unique (%)93.0%

Sample

1st row우리 반에 엉덩이 괴물이 나타났다!
2nd row이상한 과자 가게 전천당 11
3rd row평생 부자로 사는 주식투자 :대한민국 최상위 슈퍼개미의 주식투자론
4th row밤비
5th row이야기 똥 여우
ValueCountFrequency (%)
장편소설 10
 
1.9%
6
 
1.1%
엉덩이 4
 
0.7%
우리 4
 
0.7%
세계 4
 
0.7%
추리 3
 
0.6%
전략 3
 
0.6%
주식 3
 
0.6%
삶을 3
 
0.6%
아빠 3
 
0.6%
Other values (452) 497
92.0%
2023-12-10T18:51:56.556797image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
440
 
21.4%
: 48
 
2.3%
이 47
 
2.3%
의 44
 
2.1%
는 31
 
1.5%
가 24
 
1.2%
아 24
 
1.2%
정 21
 
1.0%
설 21
 
1.0%
자 20
 
1.0%
Other values (399) 1338
65.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1421
69.0%
Space Separator 440
 
21.4%
Other Punctuation 75
 
3.6%
Lowercase Letter 46
 
2.2%
Decimal Number 43
 
2.1%
Open Punctuation 10
 
0.5%
Close Punctuation 10
 
0.5%
Dash Punctuation 6
 
0.3%
Uppercase Letter 5
 
0.2%
Math Symbol 2
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 47
 
3.3%
의 44
 
3.1%
는 31
 
2.2%
가 24
 
1.7%
아 24
 
1.7%
정 21
 
1.5%
설 21
 
1.5%
자 20
 
1.4%
한 20
 
1.4%
사 20
 
1.4%
Other values (355) 1149
80.9%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
n 6
13.0%
u 6
13.0%
o 5
10.9%
r 5
10.9%
i 4
8.7%
e 4
8.7%
t 3
6.5%
s 3
6.5%
p 3
6.5%
g 2
 
4.3%
Other values (3) 5
10.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
: 48
64.0%
, 10
 
13.3%
· 4
 
5.3%
. 4
 
5.3%
? 3
 
4.0%
! 2
 
2.7%
% 1
 
1.3%
' 1
 
1.3%
/ 1
 
1.3%
… 1
 
1.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 15
34.9%
0 11
25.6%
2 5
 
11.6%
5 4
 
9.3%
7 3
 
7.0%
6 2
 
4.7%
3 1
 
2.3%
9 1
 
2.3%
4 1
 
2.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
L 2
40.0%
G 1
20.0%
D 1
20.0%
P 1
20.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 9
90.0%
[ 1
 
10.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 9
90.0%
] 1
 
10.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 1
50.0%
~ 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
440
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1421
69.0%
Common 586
28.5%
Latin 51
 
2.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 47
 
3.3%
의 44
 
3.1%
는 31
 
2.2%
가 24
 
1.7%
아 24
 
1.7%
정 21
 
1.5%
설 21
 
1.5%
자 20
 
1.4%
한 20
 
1.4%
사 20
 
1.4%
Other values (355) 1149
80.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
440
75.1%
: 48
 
8.2%
1 15
 
2.6%
0 11
 
1.9%
, 10
 
1.7%
( 9
 
1.5%
) 9
 
1.5%
- 6
 
1.0%
2 5
 
0.9%
5 4
 
0.7%
Other values (17) 29
 
4.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
n 6
11.8%
u 6
11.8%
o 5
9.8%
r 5
9.8%
i 4
 
7.8%
e 4
 
7.8%
t 3
 
5.9%
s 3
 
5.9%
p 3
 
5.9%
g 2
 
3.9%
Other values (7) 10
19.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1418
68.9%
ASCII 632
30.7%
None 4
 
0.2%
Compat Jamo 3
 
0.1%
Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
440
69.6%
: 48
 
7.6%
1 15
 
2.4%
0 11
 
1.7%
, 10
 
1.6%
( 9
 
1.4%
) 9
 
1.4%
- 6
 
0.9%
n 6
 
0.9%
u 6
 
0.9%
Other values (32) 72
 
11.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 47
 
3.3%
의 44
 
3.1%
는 31
 
2.2%
가 24
 
1.7%
아 24
 
1.7%
정 21
 
1.5%
설 21
 
1.5%
자 20
 
1.4%
한 20
 
1.4%
사 20
 
1.4%
Other values (353) 1146
80.8%
None
ValueCountFrequency (%)
· 4
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅅ 2
66.7%
ㅎ 1
33.3%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
… 1
100.0%

author
Text

Distinct93
Distinct (%)93.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:51:57.220065image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length37
Median length27
Mean length13.2
Min length3

Characters and Unicode

Total characters1320
Distinct characters205
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique88 ?
Unique (%)88.0%

Sample

1st row백혜영 글 ;우지현 그림
2nd row히로시마 레이코 (지은이), 쟈쟈 (그림), 김정화 (옮긴이)
3rd row남석관 지음
4th row필리프 잘베르 (지은이), 펠릭스 잘텐 (원작), 이세진 (옮긴이)
5th row송언 (지은이), 허아성 (그림)
ValueCountFrequency (%)
지은이 43
 
13.2%
지음 22
 
6.8%
옮김 18
 
5.5%
옮긴이 17
 
5.2%
글·그림 15
 
4.6%
그림 8
 
2.5%
글 7
 
2.2%
김영진 4
 
1.2%
김정화 4
 
1.2%
트롤 3
 
0.9%
Other values (174) 184
56.6%
2023-12-10T18:51:58.112348image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
225
 
17.0%
이 84
 
6.4%
지 73
 
5.5%
: 53
 
4.0%
김 53
 
4.0%
은 51
 
3.9%
옮 35
 
2.7%
; 33
 
2.5%
글 27
 
2.0%
( 26
 
2.0%
Other values (195) 660
50.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 912
69.1%
Space Separator 225
 
17.0%
Other Punctuation 126
 
9.5%
Open Punctuation 28
 
2.1%
Close Punctuation 28
 
2.1%
Uppercase Letter 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 84
 
9.2%
지 73
 
8.0%
김 53
 
5.8%
은 51
 
5.6%
옮 35
 
3.8%
글 27
 
3.0%
그 25
 
2.7%
림 25
 
2.7%
정 25
 
2.7%
음 23
 
2.5%
Other values (184) 491
53.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
: 53
42.1%
; 33
26.2%
, 23
18.3%
· 16
 
12.7%
. 1
 
0.8%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 26
92.9%
[ 2
 
7.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 26
92.9%
] 2
 
7.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
225
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 912
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Latin 1
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 84
 
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지 73
 
8.0%
김 53
 
5.8%
은 51
 
5.6%
옮 35
 
3.8%
글 27
 
3.0%
그 25
 
2.7%
림 25
 
2.7%
정 25
 
2.7%
음 23
 
2.5%
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Common
ValueCountFrequency (%)
225
55.3%
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; 33
 
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( 26
 
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6.4%
, 23
 
5.7%
· 16
 
3.9%
] 2
 
0.5%
[ 2
 
0.5%
. 1
 
0.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 912
69.1%
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Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
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; 33
 
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6.6%
, 23
 
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[ 2
 
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A 1
 
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. 1
 
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Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 84
 
9.2%
지 73
 
8.0%
김 53
 
5.8%
은 51
 
5.6%
옮 35
 
3.8%
글 27
 
3.0%
그 25
 
2.7%
림 25
 
2.7%
정 25
 
2.7%
음 23
 
2.5%
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53.8%
None
ValueCountFrequency (%)
· 16
100.0%

description
Text

MISSING 

Distinct95
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Missing (%)4.0%
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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

Unique94 ?
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Sample

1st row지금 우리에게 꼭 필요한‘함께하기’를 이야기하는 동화!마주별 저학년 동화 첫 번째 책 《우리 반에 엉덩이 괴물이 나타났다!》는 재기 발랄하한 이야기 속에 협동과 용기의 메시지를 유쾌하고 통쾌하게 담아낸 동화입니다. 방귀 뀌는 아이들만 잡아가는 엉덩이 괴물을 물리치고자 나선 2학년 3반 아이들의...
2nd row베니코와 스미마루가 여행으로 가게를 비운 동안 '전천당'에 겐타라는 소년이 찾아왔다. 겐타의 소원은 오로지 이곳에서 지내는 것이다. 손님의 소원을 거절할 수 없는 베니코는 겐타를 전천당의 식구로 받아들이고 함께 지내기 시작하는데….
3rd row20년간 전업투자자로 살며 단 한 해도 잃지 않고 전무후무한 수익률을 거둔 ‘전업투자의 전설, 슈퍼개미’ 남석관의 &lt;주식투자론&gt;이다. 이제 막 주식에 입문한 초보 투자자들뿐 아니라, 다년간의 주식투자 경험이 있더라도 변변한 수익을 못 내는 분들을 위하여 자신의 ‘주식투자 성공 비결’을 깊이 있으면서도 쉽게 정리하여 공개한다.
4th row웅진 세계그림책 215권. 오스트리아 작가 펠릭스 잘텐의 원작 소설 &lt;밤비&gt;를 새롭게 그린 &lt;밤비, 숲속의 삶&gt;은 밤비가 엄마와 아빠의 보살핌 속에 세상을 배우고 어른이 되어 가는 과정을 담았다.
5th row붉은 여우가 들려주는 여섯 편의 우화를 담았다. 150살 동화 작가 송언이 &lt;이야기 숲에는 누가 살까&gt;에 이어 세상에 내놓는 두 번째 우화집이다. 작가 송언은 &lt;이야기 똥 여우&gt;를 통해 평생 동화를 쓰며 다져온 이야기 철학을 선보인다.
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수 24
 
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0.7%
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있다 17
 
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그 12
 
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는 227
 
1.6%
의 223
 
1.6%
한 190
 
1.4%
가 186
 
1.3%
에 179
 
1.3%
을 178
 
1.3%
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Most occurring categories

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0.1%
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Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 361
 
3.8%
다 245
 
2.6%
는 227
 
2.4%
의 223
 
2.3%
한 190
 
2.0%
가 186
 
1.9%
에 179
 
1.9%
을 178
 
1.9%
하 146
 
1.5%
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1.4%
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Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 50
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l 27
22.0%
g 25
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e 5
 
4.1%
r 4
 
3.3%
o 3
 
2.4%
i 2
 
1.6%
p 2
 
1.6%
x 1
 
0.8%
q 1
 
0.8%
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Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
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20.0%
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5 20
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3 15
8.6%
8 12
 
6.9%
4 12
 
6.9%
9 9
 
5.1%
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3.4%
7 6
 
3.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
G 2
16.7%
S 2
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8.3%
E 1
8.3%
F 1
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C 1
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8.3%
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ValueCountFrequency (%)
. 249
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, 128
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& 50
 
9.2%
; 50
 
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7.7%
! 14
 
2.6%
… 5
 
0.9%
? 5
 
0.9%
% 1
 
0.2%
Open Punctuation
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『 19
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( 9
20.9%
《 7
 
16.3%
「 6
 
14.0%
〈 1
 
2.3%
[ 1
 
2.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
』 18
42.9%
) 9
21.4%
》 7
 
16.7%
」 6
 
14.3%
〉 1
 
2.4%
] 1
 
2.4%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 35
85.4%
” 6
 
14.6%
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ValueCountFrequency (%)
‘ 35
85.4%
“ 6
 
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Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
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75.0%
～ 1
 
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Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3178
100.0%
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ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9591
69.5%
Common 4071
29.5%
Latin 135
 
1.0%
Han 3
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 361
 
3.8%
다 245
 
2.6%
는 227
 
2.4%
의 223
 
2.3%
한 190
 
2.0%
가 186
 
1.9%
에 179
 
1.9%
을 178
 
1.9%
하 146
 
1.5%
로 133
 
1.4%
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78.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
3178
78.1%
. 249
 
6.1%
, 128
 
3.1%
& 50
 
1.2%
; 50
 
1.2%
' 42
 
1.0%
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’ 35
 
0.9%
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0.9%
0 33
 
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5.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
t 50
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g 25
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3.7%
r 4
 
3.0%
o 3
 
2.2%
G 2
 
1.5%
S 2
 
1.5%
i 2
 
1.5%
p 2
 
1.5%
Other values (13) 13
 
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Han
ValueCountFrequency (%)
故 1
33.3%
儀 1
33.3%
式 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9591
69.5%
ASCII 4053
29.4%
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0.6%
None 66
 
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CJK 3
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
3178
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. 249
 
6.1%
, 128
 
3.2%
& 50
 
1.2%
t 50
 
1.2%
; 50
 
1.2%
' 42
 
1.0%
1 35
 
0.9%
0 33
 
0.8%
l 27
 
0.7%
Other values (38) 211
 
5.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 361
 
3.8%
다 245
 
2.6%
는 227
 
2.4%
의 223
 
2.3%
한 190
 
2.0%
가 186
 
1.9%
에 179
 
1.9%
을 178
 
1.9%
하 146
 
1.5%
로 133
 
1.4%
Other values (683) 7523
78.4%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 35
40.2%
‘ 35
40.2%
“ 6
 
6.9%
” 6
 
6.9%
… 5
 
5.7%
None
ValueCountFrequency (%)
『 19
28.8%
』 18
27.3%
》 7
 
10.6%
《 7
 
10.6%
」 6
 
9.1%
「 6
 
9.1%
～ 1
 
1.5%
〉 1
 
1.5%
〈 1
 
1.5%
CJK
ValueCountFrequency (%)
故 1
33.3%
儀 1
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式 1
33.3%

publisher
Text

MISSING 

Distinct69
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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

Unique53 ?
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Sample

1st row마주별
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4th row웅진주니어
5th row웅진주니어
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책읽는곰 5
 
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3.8%
김영사 4
 
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3.8%
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은행나무 3
 
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문학동네 3
 
2.9%
미래엔 3
 
2.9%
사계절 2
 
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한경bp 2
 
1.9%
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ValueCountFrequency (%)
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북 11
 
2.4%
이 10
 
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어 9
 
2.0%
판 8
 
1.8%
출 8
 
1.8%
비 7
 
1.6%
길 6
 
1.3%
벗 6
 
1.3%
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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 409
91.1%
Lowercase Letter 14
 
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Space Separator 6
 
1.3%
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Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
스 21
 
5.1%
사 15
 
3.7%
북 11
 
2.7%
이 10
 
2.4%
어 9
 
2.2%
판 8
 
2.0%
출 8
 
2.0%
비 7
 
1.7%
길 6
 
1.5%
벗 6
 
1.5%
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Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 4
28.6%
a 4
28.6%
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k 2
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Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
6 1
33.3%
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33.3%
2 1
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Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 4
50.0%
B 4
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
6
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
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100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 4
100.0%
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ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 409
91.1%
Latin 22
 
4.9%
Common 18
 
4.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
스 21
 
5.1%
사 15
 
3.7%
북 11
 
2.7%
이 10
 
2.4%
어 9
 
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판 8
 
2.0%
출 8
 
2.0%
비 7
 
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길 6
 
1.5%
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1.5%
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75.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
6
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22.2%
( 4
22.2%
· 1
 
5.6%
6 1
 
5.6%
1 1
 
5.6%
2 1
 
5.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
o 4
18.2%
a 4
18.2%
P 4
18.2%
B 4
18.2%
z 2
9.1%
k 2
9.1%
l 2
9.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 409
91.1%
ASCII 39
 
8.7%
None 1
 
0.2%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
스 21
 
5.1%
사 15
 
3.7%
북 11
 
2.7%
이 10
 
2.4%
어 9
 
2.2%
판 8
 
2.0%
출 8
 
2.0%
비 7
 
1.7%
길 6
 
1.5%
벗 6
 
1.5%
Other values (149) 308
75.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
6
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o 4
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) 4
10.3%
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10.3%
P 4
10.3%
B 4
10.3%
z 2
 
5.1%
k 2
 
5.1%
l 2
 
5.1%
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None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

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Categorical

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2018
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17 

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Unique

Unique10 ?
Unique (%)10.0%

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10.0%
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8.0%
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2000 1
 
1.0%
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8.0%

Length

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ValueCountFrequency (%)
2021 45
45.0%
2020 12
 
12.0%
2019 10
 
10.0%
2016 8
 
8.0%
2018 8
 
8.0%
2016-2020 3
 
3.0%
2017 2
 
2.0%
2011-2016 2
 
2.0%
2019-2020 1
 
1.0%
2014 1
 
1.0%
Other values (8) 8
 
8.0%

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Text

MISSING 

Distinct97
Distinct (%)99.0%
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3rd rowhttps://image.aladin.co.kr/product/26092/71/cover/k472737258_1.jpg
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5th rowhttps://image.aladin.co.kr/product/27228/22/cover/8901251183_1.jpg
ValueCountFrequency (%)
https://bookthumb-phinf.pstatic.net/cover/107/639/10763998.jpg?type=m1&udate=20180120 2
 
2.0%
https://image.aladin.co.kr/product/18418/50/cover/k852534252_1.jpg 1
 
1.0%
https://image.aladin.co.kr/product/24209/85/cover/k542630067_1.jpg 1
 
1.0%
https://image.aladin.co.kr/product/22712/95/cover/k102636135_1.jpg 1
 
1.0%
https://image.aladin.co.kr/product/27073/71/cover/k332731588_1.jpg 1
 
1.0%
https://image.aladin.co.kr/product/26892/42/cover/k322730405_1.jpg 1
 
1.0%
https://image.aladin.co.kr/product/24250/28/cover/k132630361_1.jpg 1
 
1.0%
https://image.aladin.co.kr/product/18827/90/cover/k262635888_1.jpg 1
 
1.0%
https://image.aladin.co.kr/product/16735/31/cover/k512534564_1.jpg 1
 
1.0%
https://bookthumb-phinf.pstatic.net/cover/001/824/00182437.jpg?type=m1&udate=20130805 1
 
1.0%
Other values (87) 87
88.8%
2023-12-10T18:52:02.632546image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
/ 673
 
10.1%
. 379
 
5.7%
t 359
 
5.4%
p 320
 
4.8%
o 294
 
4.4%
c 281
 
4.2%
a 281
 
4.2%
1 269
 
4.0%
r 268
 
4.0%
2 265
 
4.0%
Other values (31) 3300
49.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 3628
54.2%
Decimal Number 1761
26.3%
Other Punctuation 1176
 
17.6%
Connector Punctuation 85
 
1.3%
Math Symbol 26
 
0.4%
Dash Punctuation 13
 
0.2%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 359
 
9.9%
p 320
 
8.8%
o 294
 
8.1%
c 281
 
7.7%
a 281
 
7.7%
r 268
 
7.4%
e 222
 
6.1%
i 196
 
5.4%
g 183
 
5.0%
d 183
 
5.0%
Other values (13) 1041
28.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 269
15.3%
2 265
15.0%
7 191
10.8%
3 177
10.1%
8 160
9.1%
9 154
8.7%
5 147
8.3%
0 145
8.2%
6 131
7.4%
4 122
6.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 673
57.2%
. 379
32.2%
: 98
 
8.3%
& 13
 
1.1%
? 13
 
1.1%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 85
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 26
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 13
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 3628
54.2%
Common 3061
45.8%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
t 359
 
9.9%
p 320
 
8.8%
o 294
 
8.1%
c 281
 
7.7%
a 281
 
7.7%
r 268
 
7.4%
e 222
 
6.1%
i 196
 
5.4%
g 183
 
5.0%
d 183
 
5.0%
Other values (13) 1041
28.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 673
22.0%
. 379
12.4%
1 269
 
8.8%
2 265
 
8.7%
7 191
 
6.2%
3 177
 
5.8%
8 160
 
5.2%
9 154
 
5.0%
5 147
 
4.8%
0 145
 
4.7%
Other values (8) 501
16.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 6689
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
/ 673
 
10.1%
. 379
 
5.7%
t 359
 
5.4%
p 320
 
4.8%
o 294
 
4.4%
c 281
 
4.2%
a 281
 
4.2%
1 269
 
4.0%
r 268
 
4.0%
2 265
 
4.0%
Other values (31) 3300
49.3%

master_seq
Real number (ℝ)

Distinct99
Distinct (%)99.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean5070952.1
Minimum1583350
Maximum6293683
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:52:02.936475image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1583350
5-th percentile2371682.9
Q13893544.5
median5729401.5
Q35981576.8
95-th percentile6048629.9
Maximum6293683
Range4710333
Interquartile range (IQR)2088032.2

Descriptive statistics

Standard deviation1297552
Coefficient of variation (CV)0.25587936
Kurtosis0.073878881
Mean5070952.1
Median Absolute Deviation (MAD)288837
Skewness-1.230814
Sum5.0709521 × 108
Variance1.6836412 × 1012
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:52:03.251155image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
3183913 2
 
2.0%
5681921 1
 
1.0%
3272507 1
 
1.0%
5581788 1
 
1.0%
5448424 1
 
1.0%
5970330 1
 
1.0%
5956733 1
 
1.0%
5687017 1
 
1.0%
5390730 1
 
1.0%
3901371 1
 
1.0%
Other values (89) 89
89.0%
ValueCountFrequency (%)
1583350 1
1.0%
1826965 1
1.0%
1938053 1
1.0%
2023738 1
1.0%
2368698 1
1.0%
2371840 1
1.0%
2375886 1
1.0%
2437712 1
1.0%
3097763 1
1.0%
3120751 1
1.0%
ValueCountFrequency (%)
6293683 1
1.0%
6079263 1
1.0%
6061358 1
1.0%
6049390 1
1.0%
6049084 1
1.0%
6048606 1
1.0%
6047104 1
1.0%
6045735 1
1.0%
6042381 1
1.0%
6039135 1
1.0%

kdc_class_no
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct34
Distinct (%)39.5%
Missing14
Missing (%)14.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean691.75865
Minimum181.7
Maximum980.2
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:52:03.503090image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum181.7
5-th percentile325.211
Q1519.38135
median813.7
Q3833.6
95-th percentile851.75
Maximum980.2
Range798.5
Interquartile range (IQR)314.21865

Descriptive statistics

Standard deviation225.01626
Coefficient of variation (CV)0.32528146
Kurtosis-0.45209086
Mean691.75865
Median Absolute Deviation (MAD)19.9
Skewness-1.1131227
Sum59491.244
Variance50632.318
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:52:03.858696image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=34)
ValueCountFrequency (%)
813.7 18
18.0%
833.6 13
13.0%
814.7 4
 
4.0%
813.62 4
 
4.0%
327.856 4
 
4.0%
818.0 4
 
4.0%
327.87 3
 
3.0%
325.211 3
 
3.0%
843.0 3
 
3.0%
909.0 2
 
2.0%
Other values (24) 28
28.0%
(Missing) 14
14.0%
ValueCountFrequency (%)
181.7 1
 
1.0%
189.1 1
 
1.0%
199.1 2
2.0%
325.211 3
3.0%
327.04 1
 
1.0%
327.8 1
 
1.0%
327.856 4
4.0%
327.87 3
3.0%
331.5412 2
2.0%
410.7 1
 
1.0%
ValueCountFrequency (%)
980.2 1
 
1.0%
909.0 2
 
2.0%
863.0 1
 
1.0%
853.0 1
 
1.0%
848.0 1
 
1.0%
843.6 1
 
1.0%
843.0 3
 
3.0%
839.64 1
 
1.0%
833.8 1
 
1.0%
833.6 13
13.0%

loan_cnt
Real number (ℝ)

Distinct20
Distinct (%)20.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean58.61
Minimum1
Maximum106
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:52:04.247330image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile5.85
Q115
median87
Q389
95-th percentile97
Maximum106
Range105
Interquartile range (IQR)74

Descriptive statistics

Standard deviation36.886365
Coefficient of variation (CV)0.62935276
Kurtosis-1.7109097
Mean58.61
Median Absolute Deviation (MAD)10
Skewness-0.3657819
Sum5861
Variance1360.6039
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:52:04.617641image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=20)
ValueCountFrequency (%)
15 14
14.0%
89 14
14.0%
87 11
11.0%
88 8
8.0%
14 8
8.0%
90 7
7.0%
96 7
7.0%
97 6
 
6.0%
56 5
 
5.0%
1 4
 
4.0%
Other values (10) 16
16.0%
ValueCountFrequency (%)
1 4
 
4.0%
3 1
 
1.0%
6 2
 
2.0%
10 2
 
2.0%
14 8
8.0%
15 14
14.0%
16 2
 
2.0%
19 1
 
1.0%
27 3
 
3.0%
38 1
 
1.0%
ValueCountFrequency (%)
106 1
 
1.0%
97 6
6.0%
96 7
7.0%
90 7
7.0%
89 14
14.0%
88 8
8.0%
87 11
11.0%
57 2
 
2.0%
56 5
 
5.0%
39 1
 
1.0%

period_type
Categorical

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
p3
65 
p1
35 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowp1
2nd rowp1
3rd rowp1
4th rowp1
5th rowp1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
p3 65
65.0%
p1 35
35.0%

Length

2023-12-10T18:52:04.923439image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:52:05.142079image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
p3 65
65.0%
p1 35
35.0%

period_name
Categorical

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
90일
65 
7일
35 

Length

Max length3
Median length3
Mean length2.65
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row7일
2nd row7일
3rd row7일
4th row7일
5th row7일

Common Values

ValueCountFrequency (%)
90일 65
65.0%
7일 35
35.0%

Length

2023-12-10T18:52:05.411983image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:52:05.616362image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
90일 65
65.0%
7일 35
35.0%

flag
Categorical

Distinct4
Distinct (%)4.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
5
65 
2
24 
3
10 
1
 
1

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.0%

Sample

1st row3
2nd row3
3rd row3
4th row3
5th row3

Common Values

ValueCountFrequency (%)
5 65
65.0%
2 24
 
24.0%
3 10
 
10.0%
1 1
 
1.0%

Length

2023-12-10T18:52:05.858466image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:52:06.064816image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
5 65
65.0%
2 24
 
24.0%
3 10
 
10.0%
1 1
 
1.0%

flag_nm
Categorical

Distinct4
Distinct (%)4.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
연령 및 성별
65 
연령별
24 
지역별
10 
전체
 
1

Length

Max length7
Median length7
Mean length5.59
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
연령 및 성별 65
65.0%
연령별 24
 
24.0%
지역별 10
 
10.0%
전체 1
 
1.0%

Length

2023-12-10T18:52:06.361590image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:52:06.573592image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
연령 65
28.3%
및 65
28.3%
성별 65
28.3%
연령별 24
 
10.4%
지역별 10
 
4.3%
전체 1
 
0.4%

age
Categorical

Distinct4
Distinct (%)4.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
50대
60 
영유아(0~5)
24 
<NA>
11 
60대 이상
 
5

Length

Max length8
Median length3
Mean length4.46
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd row<NA>
4th row<NA>
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
50대 60
60.0%
영유아(0~5) 24
 
24.0%
<NA> 11
 
11.0%
60대 이상 5
 
5.0%

Length

2023-12-10T18:52:06.865017image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:52:07.128581image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
50대 60
57.1%
영유아(0~5 24
 
22.9%
na 11
 
10.5%
60대 5
 
4.8%
이상 5
 
4.8%

area
Categorical

IMBALANCE 

Distinct5
Distinct (%)5.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
<NA>
90 
세종
 
4
전남
 
3
부산
 
2
충북
 
1

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.8
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.0%

Sample

1st row부산
2nd row전남
3rd row부산
4th row세종
5th row세종

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 90
90.0%
세종 4
 
4.0%
전남 3
 
3.0%
부산 2
 
2.0%
충북 1
 
1.0%

Length

2023-12-10T18:52:07.488571image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:52:07.721713image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 90
90.0%
세종 4
 
4.0%
전남 3
 
3.0%
부산 2
 
2.0%
충북 1
 
1.0%

sex
Categorical

Distinct3
Distinct (%)3.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
여성
63 
<NA>
35 
남성
 
2

Length

Max length4
Median length2
Mean length2.7
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd row<NA>
4th row<NA>
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
여성 63
63.0%
<NA> 35
35.0%
남성 2
 
2.0%

Length

2023-12-10T18:52:07.961649image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:52:08.173873image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
여성 63
63.0%
na 35
35.0%
남성 2
 
2.0%

vol
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct12
Distinct (%)63.2%
Missing81
Missing (%)81.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean10.631579
Minimum1
Maximum56
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:52:08.333171image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q13
median6
Q310
95-th percentile37.1
Maximum56
Range55
Interquartile range (IQR)7

Descriptive statistics

Standard deviation13.949156
Coefficient of variation (CV)1.3120493
Kurtosis6.011521
Mean10.631579
Median Absolute Deviation (MAD)4
Skewness2.4176974
Sum202
Variance194.57895
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:52:08.542181image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=12)
ValueCountFrequency (%)
1 3
 
3.0%
2 2
 
2.0%
5 2
 
2.0%
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2.0%
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2.0%
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2.0%
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1.0%
25 1
 
1.0%
35 1
 
1.0%
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1.0%
Other values (2) 2
 
2.0%
(Missing) 81
81.0%
ValueCountFrequency (%)
1 3
3.0%
2 2
2.0%
4 2
2.0%
5 2
2.0%
6 2
2.0%
8 2
2.0%
9 1
 
1.0%
11 1
 
1.0%
13 1
 
1.0%
25 1
 
1.0%
ValueCountFrequency (%)
56 1
1.0%
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1.0%
25 1
1.0%
13 1
1.0%
11 1
1.0%
9 1
1.0%
8 2
2.0%
6 2
2.0%
5 2
2.0%
4 2
2.0%

target_total
Real number (ℝ)

Distinct9
Distinct (%)9.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean581152.45
Minimum5636
Maximum1859993
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:52:08.730659image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum5636
5-th percentile36548
Q173308
median855135
Q3855135
95-th percentile855135
Maximum1859993
Range1854357
Interquartile range (IQR)781827

Descriptive statistics

Standard deviation392815.73
Coefficient of variation (CV)0.67592545
Kurtosis-0.62007095
Mean581152.45
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness-0.24116045
Sum58115245
Variance1.543042 × 1011
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:52:08.956999image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=9)
ValueCountFrequency (%)
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60.0%
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24.0%
5636 4
 
4.0%
36548 3
 
3.0%
511919 3
 
3.0%
120542 2
 
2.0%
618424 2
 
2.0%
1859993 1
 
1.0%
41883 1
 
1.0%
ValueCountFrequency (%)
5636 4
 
4.0%
36548 3
 
3.0%
41883 1
 
1.0%
73308 24
 
24.0%
120542 2
 
2.0%
511919 3
 
3.0%
618424 2
 
2.0%
855135 60
60.0%
1859993 1
 
1.0%
ValueCountFrequency (%)
1859993 1
 
1.0%
855135 60
60.0%
618424 2
 
2.0%
511919 3
 
3.0%
120542 2
 
2.0%
73308 24
 
24.0%
41883 1
 
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5636 4
 
4.0%

Sample

norankinput_dateisbn13titleauthordescriptionpublisherpub_dateimg_urlmaster_seqkdc_class_noloan_cntperiod_typeperiod_nameflagflag_nmageareasexvoltarget_total
03037663667032021-11-159791196830793우리 반에 엉덩이 괴물이 나타났다!백혜영 글 ;우지현 그림지금 우리에게 꼭 필요한‘함께하기’를 이야기하는 동화!마주별 저학년 동화 첫 번째 책 《우리 반에 엉덩이 괴물이 나타났다!》는 재기 발랄하한 이야기 속에 협동과 용기의 메시지를 유쾌하고 통쾌하게 담아낸 동화입니다. 방귀 뀌는 아이들만 잡아가는 엉덩이 괴물을 물리치고자 나선 2학년 3반 아이들의...마주별2020https://image.aladin.co.kr/product/24209/85/cover/k542630067_1.jpg5681921813.710p17일3지역별<NA>부산<NA><NA>120542
130377749922021-11-159791164063734이상한 과자 가게 전천당 11히로시마 레이코 (지은이), 쟈쟈 (그림), 김정화 (옮긴이)베니코와 스미마루가 여행으로 가게를 비운 동안 '전천당'에 겐타라는 소년이 찾아왔다. 겐타의 소원은 오로지 이곳에서 지내는 것이다. 손님의 소원을 거절할 수 없는 베니코는 겐타를 전천당의 식구로 받아들이고 함께 지내기 시작하는데….길벗스쿨2021https://image.aladin.co.kr/product/27494/71/cover/k822733993_1.jpg6042381<NA>16p17일3지역별<NA>전남<NA>1136548
23037663687032021-11-159791197001918평생 부자로 사는 주식투자 :대한민국 최상위 슈퍼개미의 주식투자론남석관 지음20년간 전업투자자로 살며 단 한 해도 잃지 않고 전무후무한 수익률을 거둔 ‘전업투자의 전설, 슈퍼개미’ 남석관의 &lt;주식투자론&gt;이다. 이제 막 주식에 입문한 초보 투자자들뿐 아니라, 다년간의 주식투자 경험이 있더라도 변변한 수익을 못 내는 분들을 위하여 자신의 ‘주식투자 성공 비결’을 깊이 있으면서도 쉽게 정리하여 공개한다.모루(모루북스)2021https://image.aladin.co.kr/product/26092/71/cover/k472737258_1.jpg5850525327.85610p17일3지역별<NA>부산<NA><NA>120542
33037722643802021-11-159788901250212밤비필리프 잘베르 (지은이), 펠릭스 잘텐 (원작), 이세진 (옮긴이)웅진 세계그림책 215권. 오스트리아 작가 펠릭스 잘텐의 원작 소설 &lt;밤비&gt;를 새롭게 그린 &lt;밤비, 숲속의 삶&gt;은 밤비가 엄마와 아빠의 보살핌 속에 세상을 배우고 어른이 되어 가는 과정을 담았다.웅진주니어2021https://image.aladin.co.kr/product/27149/27/cover/8901250217_1.jpg5983020<NA>1p17일3지역별<NA>세종<NA><NA>5636
43037722653802021-11-159788901251189이야기 똥 여우송언 (지은이), 허아성 (그림)붉은 여우가 들려주는 여섯 편의 우화를 담았다. 150살 동화 작가 송언이 &lt;이야기 숲에는 누가 살까&gt;에 이어 세상에 내놓는 두 번째 우화집이다. 작가 송언은 &lt;이야기 똥 여우&gt;를 통해 평생 동화를 쓰며 다져온 이야기 철학을 선보인다.웅진주니어2021https://image.aladin.co.kr/product/27228/22/cover/8901251183_1.jpg5988052<NA>1p17일3지역별<NA>세종<NA><NA>5636
53037722663802021-11-159788901251486내가 모르는 사이에 - 제12회 웅진주니어 문학상 장편 부문 대상 수상작김화요 (지은이), 오윤화 (그림)제12회 웅진주니어 문학상 장편 부문 대상 수상작. 세 아이의 시점으로 경제적 여건에 따라 달라지는 친구 관계, 어린이들의 심리 변화를 세밀하게 그려 냈다. 우리는 과연 편견과 선입견을 넘어 타인을 온전히 이해할 수 있을지 질문을 던지는 동화이다.웅진주니어2021https://image.aladin.co.kr/product/27386/73/cover/8901251485_1.jpg6035605<NA>1p17일3지역별<NA>세종<NA><NA>5636
63037722673802021-11-159788901252148내 안의 어린 아이가 울고 있다 - 상처 입은 내면아이와 화해하는 치유의 심리학니콜 르페라 (지은이), 이미정 (옮긴이)해결되지 못한 내면의 상처로 조금도 앞으로 나아가지 못하는 모든 사람들을 위한 완벽한 심리서이자 마음 치유를 위한 세밀한 워크북이다.웅진지식하우스2021https://image.aladin.co.kr/product/27795/54/cover/8901252147_1.jpg6079263<NA>1p17일3지역별<NA>세종<NA><NA>5636
730377749712021-11-159791167370280완전한 행복 :정유정 장편소설지은이: 정유정버스도 다니지 않는 버려진 시골집에서 늪에 사는 오리들을 먹이기 위해 오리 먹이를 만드는 한 여자의 뒷모습에서 시작된다. 그녀와 딸, 그리고 그 집을 찾은 한 남자의 얼굴을 비춘다. 얼굴을 맞대고 웃고 있지만 그들이 추구하는 서로 다른 행복은 서서히 불협화음을 만들어낸다.은행나무2021https://image.aladin.co.kr/product/27225/29/cover/k432732398_2.jpg5987427813.719p17일3지역별<NA>전남<NA><NA>36548
83039408713722021-11-159788947541473나는 마트 대신 부동산에 간다 :3천만 원으로 6년 만에 아파트 15채 보유김유라 지음평범한 주부가 돈의 본질을 공부하고 실천하며 점차 부자가 되어가는 과정이 한 편의 성장 드라마처럼 펼쳐진다. 치열한 경쟁에서 지금까지 단 한 번의 실패도 없이 꾸준히 수익을 끌어낸 저자의 남다른 수완과 비법도 아낌없이 공개된다.한경BP2016https://bookthumb-phinf.pstatic.net/cover/112/133/11213309.jpg?type=m1&udate=201703153369591327.8790p390일5연령 및 성별50대<NA>여성<NA>855135
93039408723722021-11-159788954679336마안갑의 살인이마무라 마사히로 지음 ;김은모 옮김일본 문단에서 주목받는 신예로 급부상한 이마무라 마사히로의 신간. 자담장에서 있었던 사건(『시인장의 살인』)으로부터 3개월 후, 간신히 살아남은 하무라 유즈루와 겐자키 히루코는 사건의 배후로 추정되는 수수께끼의 조직 마다라메 기관의 단서를 포착한다.문학동네2021https://image.aladin.co.kr/product/27135/15/cover/8954679331_1.jpg5981098833.690p390일5연령 및 성별50대<NA>여성<NA>855135
norankinput_dateisbn13titleauthordescriptionpublisherpub_dateimg_urlmaster_seqkdc_class_noloan_cntperiod_typeperiod_nameflagflag_nmageareasexvoltarget_total
903039434969232021-11-159791197220586오케팅 - 특별하지 않아도 누구나 5% 부자가 되는 전략오두환특별하지 않아도 누구나 부자가 될 수 있다!세상에 없던 기발한 전략을 드디어 공개한다. 리스크 없이 상위 5% 부자가 되는 전략, 지금 바로 오케팅을 시작하라!특별한 사람들만 부자가 되는 걸까? 그렇지 않다. 이 책의 저자도 특별하지 않다. 지방대 낙제생, 무 스펙 백수, 초짜 신입, 반지하 세입자, 실직자....대한출판사2021https://bookthumb-phinf.pstatic.net/cover/206/535/20653532.jpg?type=m1&udate=202106196035873<NA>27p390일5연령 및 성별60대 이상<NA>여성<NA>511919
913039414969712021-11-159791156758730공감은 지능이다 :신경과학이 밝힌 더 나은 삶을 사는 기술자밀 자키 지음 ;정지인 옮김심리학과 뇌 과학, 신경과학 최신 연구를 바탕으로 공감이 타고난 능력이 아니라 연습을 통해 키우고, 목적과 필요에 따라 높이거나 낮출 수 있는 기술임을 밝힌 책이다.푸른숲2021https://bookthumb-phinf.pstatic.net/cover/189/041/18904194.jpg?type=m1&udate=202104095959993181.756p390일5연령 및 성별50대<NA>여성<NA>855135
923039414959712021-11-159791156162100뚝딱 한 그릇, 밥 :맛있는 밥을 간편하게 즐기고 싶다면지은이: 장연정별다른 반찬 없이도 맛있게 먹을 수 있는 한 그릇 밥을 소개한다. 한식부터 외국 음식까지 메뉴가 다양해 매일매일 입맛대로 즐길 수 있다. 레시피가 쉽고, 밥 짓기 등 기본 조리법과 알찬 정보도 가득하다. 이 책 한 권이면 집밥이 간편해진다.리스컴2021https://image.aladin.co.kr/product/27008/41/cover/k582730325_1.jpg5967080594.556p390일5연령 및 성별50대<NA>여성<NA>855135
933039414949712021-11-159791155813478정원의 쓸모 :흙 묻은 손이 마음을 어루만지다수 스튜어트 스미스 지음 ;고정아 옮김정신과 의사이자 심리 치료사가 30년간 정원을 가꿔온 정원사로서의 경험을 바탕으로 정원이 인간의 마음에 어떻게 도움이 되고, 식물이 정신 건강에 어떻게 작용하는지를 과학적, 심리학적으로 밝혀낸 책이다.윌북2021https://image.aladin.co.kr/product/26647/54/cover/k982739331_1.jpg5936407512.51556p390일5연령 및 성별50대<NA>여성<NA>855135
943039414939712021-11-159791155361627정리 못하는 사람을 위한 정리책와타나베 아야 (지은이), 김수정 (옮긴이)‘정리에 서툰 사람’에게 맞는 정리 방법을 알려준다. 인기 정리 전문가로 활동하고 있는 와타나베 아야 씨는 정리란 단순한 물건 정리나 수납이 아니라 ‘인생을 보다 나아지게 하는 기술’이라고 강조한다.즐거운상상2021https://image.aladin.co.kr/product/27150/4/cover/k142731543_1.jpg5983013<NA>56p390일5연령 및 성별50대<NA>여성<NA>855135
953039414659332021-11-159791196073152(지성의) 돈되는 부동산 1인 법인 :세금·대출·명의 문제 한 방에 해결하는 최고의 투자전략!지성 지음현재의 위기를 극복하기 위해 가장 필요한 것은 명의를 분산하는 것과 세금을 아끼는 것! 강력한 정부 규제 속에서 도저히 답이 없을 것 같은 대출 문제, 명의 문제, 절세 문제를 해결하는 색다른 전략을 소개한다. 바로 부동산 1인법인 설립이다.잇콘2019https://image.aladin.co.kr/product/17779/81/cover/k892534226_2.jpg5348600327.8757p390일5연령 및 성별50대<NA>여성<NA>855135
963039414669332021-11-159791196199807서른의 반격 :손원평 장편소설지은이: 손원평2017년 제5회 제주4.3평화문학상 수상작. 첫 장편소설 &lt;아몬드&gt;로 독자들에게 깊이 각인된 손원평 작가가 발표하는 두 번째 소설로, 권위의식과 허위, 부당함과 착취 구조의 세상 속에서 현재를 살아가는 젊은 세대들의 특별한 '한 방'을 그린다.은행나무2017https://image.aladin.co.kr/product/11987/76/cover/k672531630_1.jpg3648733813.757p390일5연령 및 성별50대<NA>여성<NA>855135
973039414679712021-11-159788934992370외로워도 외롭지 않다 :정호승의 시가 있는 산문집지은이: 정호승정호승 시인이 직접 가려 뽑은 시와 그 시에 얽힌 이야기를 쓴 산문이 짝을 이룬 '시가 있는 산문집'으로, 모두 60편이 실려 있다. 어린 시절의 사진부터 군 복무하던 시절, 부모님과의 한때, 존경하는 스승님과 찍은 사진 등 시인이 소중히 간직해온 20여 컷의 사진이 함께 실렸다.김영사2020https://image.aladin.co.kr/product/25539/47/cover/8934992379_1.jpg5799219811.6256p390일5연령 및 성별50대<NA>여성<NA>855135
983039424539382021-11-159788958282686임꺽정 :벽초 홍명희 소설[저자]: 홍명희 ;[그림]: 박재동조선의 임꺽정, 다시 날다!벽초 홍명희(1888～1968)의 대하역사소설『임꺽정』개정판. 백정 출신 도적 임꺽정의 활약을 통해 조선시대 민중들의 생활상을 생생하게 그린 대하역사소설로 식민지시대에 발표된 한국 소설들 중 가장 규모가 큰 작품이다. 소설은 「봉단편」 「피장편」 「양반편」 각 1권씩과...사계절출판사2008http://image.aladin.co.kr/product/170/54/cover/8958282681_1.jpg2437712813.639p390일5연령 및 성별60대 이상<NA>남성8618424
993039424969842021-11-159788936438432자본주의의 적 :정지아 소설집지은이: 정지아한국소설계의 대표적인 ‘리얼리스트’ 정지아가 8년 만에 새 소설집 『자본주의의 적』을 선보인다. 작년에 심훈문학대상과 김유정문학상을 수상하며 저력을 과시한 작가는 이번 소설집에서 사실과 허구를 교묘히 섞어가며 세태의 흐름을 정밀하게 포착해낸다.창비2021https://image.aladin.co.kr/product/27027/46/cover/8936438433_1.jpg5967635813.738p390일5연령 및 성별60대 이상<NA>남성<NA>618424