Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations30
Missing cells1
Missing cells (%)0.7%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.3 KiB
Average record size in memory45.4 B

Variable types

Numeric1
Categorical1
Text3

Dataset

Description샘플 데이터
Author더아이엠씨
URLhttps://bigdata-region.kr/#/dataset/4304add2-19d6-4242-a485-db73880ed58e

Alerts

원문데이터인덱스 is highly overall correlated with 원문데이터키워드명High correlation
원문데이터키워드명 is highly overall correlated with 원문데이터인덱스High correlation
원문데이터내용 has 1 (3.3%) missing valuesMissing
원문데이터인덱스 has unique valuesUnique
원문데이터제목 has unique valuesUnique
원문데이터URL has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 13:59:49.646517
Analysis finished2023-12-10 13:59:50.902902
Duration1.26 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

원문데이터인덱스
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean15.5
Minimum1
Maximum30
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size402.0 B
2023-12-10T22:59:51.009787image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2.45
Q18.25
median15.5
Q322.75
95-th percentile28.55
Maximum30
Range29
Interquartile range (IQR)14.5

Descriptive statistics

Standard deviation8.8034084
Coefficient of variation (CV)0.56796183
Kurtosis-1.2
Mean15.5
Median Absolute Deviation (MAD)7.5
Skewness0
Sum465
Variance77.5
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-10T22:59:51.208287image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=30)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
3.3%
17 1
 
3.3%
30 1
 
3.3%
29 1
 
3.3%
28 1
 
3.3%
27 1
 
3.3%
26 1
 
3.3%
25 1
 
3.3%
24 1
 
3.3%
23 1
 
3.3%
Other values (20) 20
66.7%
ValueCountFrequency (%)
1 1
3.3%
2 1
3.3%
3 1
3.3%
4 1
3.3%
5 1
3.3%
6 1
3.3%
7 1
3.3%
8 1
3.3%
9 1
3.3%
10 1
3.3%
ValueCountFrequency (%)
30 1
3.3%
29 1
3.3%
28 1
3.3%
27 1
3.3%
26 1
3.3%
25 1
3.3%
24 1
3.3%
23 1
3.3%
22 1
3.3%
21 1
3.3%

원문데이터키워드명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)6.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
_고양_
24 
_가구점_
6 

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.2
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
_고양_ 24
80.0%
_가구점_ 6
 
20.0%

Length

2023-12-10T22:59:51.421458image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T22:59:51.583223image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
고양 24
80.0%
가구점 6
 
20.0%

원문데이터제목
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:59:51.987089image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length36
Median length31
Mean length24.833333
Min length7

Characters and Unicode

Total characters745
Distinct characters204
Distinct categories11 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row[가구할인매장/저렴한가구/예쁜가구/유명한가구점] 좋은 가구정보
2nd row행복은 자그마한 곳에서도
3rd row김여진에스테틱 본점(압구정동) 오시는길
4th row73.[판매완료]원목통나무다도탁자
5th row45.[판매완료]대추나무 다듬이장식대
ValueCountFrequency (%)
고양지원:1월12일]일산서구 6
 
5.8%
일산동 3
 
2.9%
2
 
1.9%
고양지원:1월12일]일산동구 2
 
1.9%
아이패드 2
 
1.9%
info 1
 
1.0%
없는 1
 
1.0%
밖에 1
 
1.0%
수 1
 
1.0%
흥미진진할 1
 
1.0%
Other values (84) 84
80.8%
2023-12-10T22:59:52.758452image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
74
 
9.9%
. 38
 
5.1%
1 29
 
3.9%
일 25
 
3.4%
양 18
 
2.4%
고 17
 
2.3%
] 17
 
2.3%
[ 17
 
2.3%
2 16
 
2.1%
동 16
 
2.1%
Other values (194) 478
64.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 479
64.3%
Space Separator 74
 
9.9%
Decimal Number 66
 
8.9%
Other Punctuation 64
 
8.6%
Close Punctuation 22
 
3.0%
Open Punctuation 22
 
3.0%
Uppercase Letter 11
 
1.5%
Lowercase Letter 3
 
0.4%
Modifier Symbol 2
 
0.3%
Other Symbol 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
일 25
 
5.2%
양 18
 
3.8%
고 17
 
3.5%
동 16
 
3.3%
산 15
 
3.1%
구 15
 
3.1%
지 15
 
3.1%
원 13
 
2.7%
월 12
 
2.5%
이 12
 
2.5%
Other values (162) 321
67.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 3
27.3%
A 2
18.2%
F 1
 
9.1%
M 1
 
9.1%
Z 1
 
9.1%
O 1
 
9.1%
J 1
 
9.1%
N 1
 
9.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 29
43.9%
2 16
24.2%
3 7
 
10.6%
5 5
 
7.6%
0 4
 
6.1%
7 3
 
4.5%
4 2
 
3.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 38
59.4%
: 10
 
15.6%
; 7
 
10.9%
! 4
 
6.2%
/ 4
 
6.2%
? 1
 
1.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
f 1
33.3%
n 1
33.3%
o 1
33.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
] 17
77.3%
) 5
 
22.7%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
[ 17
77.3%
( 5
 
22.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
74
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
^ 2
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
♡ 1
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 479
64.3%
Common 252
33.8%
Latin 14
 
1.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
일 25
 
5.2%
양 18
 
3.8%
고 17
 
3.5%
동 16
 
3.3%
산 15
 
3.1%
구 15
 
3.1%
지 15
 
3.1%
원 13
 
2.7%
월 12
 
2.5%
이 12
 
2.5%
Other values (162) 321
67.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
74
29.4%
. 38
15.1%
1 29
 
11.5%
] 17
 
6.7%
[ 17
 
6.7%
2 16
 
6.3%
: 10
 
4.0%
3 7
 
2.8%
; 7
 
2.8%
( 5
 
2.0%
Other values (11) 32
12.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
I 3
21.4%
A 2
14.3%
F 1
 
7.1%
M 1
 
7.1%
Z 1
 
7.1%
O 1
 
7.1%
f 1
 
7.1%
n 1
 
7.1%
o 1
 
7.1%
J 1
 
7.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 479
64.3%
ASCII 265
35.6%
Misc Symbols 1
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
74
27.9%
. 38
14.3%
1 29
 
10.9%
] 17
 
6.4%
[ 17
 
6.4%
2 16
 
6.0%
: 10
 
3.8%
3 7
 
2.6%
; 7
 
2.6%
( 5
 
1.9%
Other values (21) 45
17.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
일 25
 
5.2%
양 18
 
3.8%
고 17
 
3.5%
동 16
 
3.3%
산 15
 
3.1%
구 15
 
3.1%
지 15
 
3.1%
원 13
 
2.7%
월 12
 
2.5%
이 12
 
2.5%
Other values (162) 321
67.0%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
♡ 1
100.0%

원문데이터내용
Text

MISSING 

Distinct29
Distinct (%)100.0%
Missing1
Missing (%)3.3%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:59:53.250844image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length113
Median length96
Mean length92.965517
Min length64

Characters and Unicode

Total characters2696
Distinct characters373
Distinct categories13 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique29 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row경기도 용인시에 있는 가구점 소개해드리려고해요~~~!!! 찾아가시는길은... http://cafe.naver.com/valuecollection 가구점 홈페이지 주소입니다. 좋은정보는 우리 다같이...
2nd row어느 날 가구점 앞을 지나가다가 가구점 모통이에 가구 부서진 것 모아 놓은 것을 보면서 운전 하는데 늘판지 깨끗한게 눈에 띄였다. 저것 줏어 와서 받침대를 만들면...
3rd row맞은편 자생한방병원 라인에서 어진길(폴리폼 가구점 입구) 들어오시면... 맞은편 자생한방병원 라인에서 어진길(폴리폼 가구점 입구) 들어오시면 3번째...
4th rowtv진열탁자 ; 다도차탁 ; 다도탁자 ; 대구통나무원목가구점 ; 신혼가구 ; 원목탁자 ; 전원주택가구 ; 찻방 ; 통나무가구 ; 통나무장식탁자 ; 통나무탁자 ; 화분다이...
5th row나무다듬이 ; 다듬이 ; 대구원목가구점 ; 대추나무 ; 대추나무다듬이 ; 소품장식 ; 신혼가구 ; 인테리어DIY ; 장식다듬이 ; 전원주택가구 ; 찻방꾸미기 ; 통나무가구...
ValueCountFrequency (%)
29
 
6.6%
고양지원:1월12일]일산서구 12
 
2.7%
가구점 7
 
1.6%
일산동 6
 
1.4%
우리 4
 
0.9%
고양지원:1월12일]일산동구 4
 
0.9%
최고의 3
 
0.7%
건영5단지 2
 
0.5%
들어오시면 2
 
0.5%
입구 2
 
0.5%
Other values (339) 370
83.9%
2023-12-10T22:59:53.964353image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
418
 
15.5%
. 174
 
6.5%
1 58
 
2.2%
고 54
 
2.0%
가 53
 
2.0%
일 49
 
1.8%
이 45
 
1.7%
지 45
 
1.7%
구 43
 
1.6%
양 42
 
1.6%
Other values (363) 1715
63.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1653
61.3%
Space Separator 418
 
15.5%
Other Punctuation 270
 
10.0%
Decimal Number 224
 
8.3%
Open Punctuation 35
 
1.3%
Close Punctuation 35
 
1.3%
Lowercase Letter 33
 
1.2%
Math Symbol 13
 
0.5%
Uppercase Letter 5
 
0.2%
Modifier Symbol 4
 
0.1%
Other values (3) 6
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
고 54
 
3.3%
가 53
 
3.2%
일 49
 
3.0%
이 45
 
2.7%
지 45
 
2.7%
구 43
 
2.6%
양 42
 
2.5%
서 33
 
2.0%
동 33
 
2.0%
다 32
 
1.9%
Other values (313) 1224
74.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 4
12.1%
c 4
12.1%
t 4
12.1%
a 3
9.1%
l 3
9.1%
o 3
9.1%
v 3
9.1%
n 2
 
6.1%
i 1
 
3.0%
u 1
 
3.0%
Other values (5) 5
15.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 58
25.9%
0 39
17.4%
2 38
17.0%
3 20
 
8.9%
5 19
 
8.5%
7 16
 
7.1%
4 11
 
4.9%
9 10
 
4.5%
6 10
 
4.5%
8 3
 
1.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 174
64.4%
; 37
 
13.7%
: 33
 
12.2%
% 11
 
4.1%
! 9
 
3.3%
/ 3
 
1.1%
* 2
 
0.7%
? 1
 
0.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 1
20.0%
N 1
20.0%
Y 1
20.0%
D 1
20.0%
I 1
20.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
[ 30
85.7%
( 5
 
14.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
] 30
85.7%
) 5
 
14.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 9
69.2%
+ 4
30.8%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
⑤ 1
50.0%
④ 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
418
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
^ 4
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 2
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1653
61.3%
Common 1005
37.3%
Latin 38
 
1.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
고 54
 
3.3%
가 53
 
3.2%
일 49
 
3.0%
이 45
 
2.7%
지 45
 
2.7%
구 43
 
2.6%
양 42
 
2.5%
서 33
 
2.0%
동 33
 
2.0%
다 32
 
1.9%
Other values (313) 1224
74.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
418
41.6%
. 174
17.3%
1 58
 
5.8%
0 39
 
3.9%
2 38
 
3.8%
; 37
 
3.7%
: 33
 
3.3%
[ 30
 
3.0%
] 30
 
3.0%
3 20
 
2.0%
Other values (20) 128
 
12.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 4
 
10.5%
c 4
 
10.5%
t 4
 
10.5%
a 3
 
7.9%
l 3
 
7.9%
o 3
 
7.9%
v 3
 
7.9%
n 2
 
5.3%
C 1
 
2.6%
N 1
 
2.6%
Other values (10) 10
26.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1634
60.6%
ASCII 1041
38.6%
Compat Jamo 19
 
0.7%
Enclosed Alphanum 2
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
418
40.2%
. 174
16.7%
1 58
 
5.6%
0 39
 
3.7%
2 38
 
3.7%
; 37
 
3.6%
: 33
 
3.2%
[ 30
 
2.9%
] 30
 
2.9%
3 20
 
1.9%
Other values (38) 164
 
15.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
고 54
 
3.3%
가 53
 
3.2%
일 49
 
3.0%
이 45
 
2.8%
지 45
 
2.8%
구 43
 
2.6%
양 42
 
2.6%
서 33
 
2.0%
동 33
 
2.0%
다 32
 
2.0%
Other values (311) 1205
73.7%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅋ 17
89.5%
ㅠ 2
 
10.5%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
⑤ 1
50.0%
④ 1
50.0%

원문데이터URL
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:59:54.429404image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length66
Median length62
Mean length46.3
Min length32

Characters and Unicode

Total characters1389
Distinct characters44
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowhttps://blog.naver.com/jina0742?Redirect=Log&logNo=147177077
2nd rowhttps://blog.naver.com/sang1154?Redirect=Log&logNo=147228252
3rd rowhttps://blog.naver.com/yjhand5812?Redirect=Log&logNo=140148629650
4th rowhttps://blog.daum.net/mj423/1106
5th rowhttps://blog.daum.net/mj423/1108
ValueCountFrequency (%)
https://blog.naver.com/jina0742?redirect=log&logno=147177077 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/sang1154?redirect=log&logno=147228252 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/kamuizzim84?redirect=log&logno=130127830317 1
 
3.3%
https://tprtnlxoddl.blog.me/20147214466 1
 
3.3%
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2023-12-10T22:59:55.125064image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 764
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Decimal Number 361
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Other Punctuation 208
 
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Uppercase Letter 33
 
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Math Symbol 22
 
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Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 92
12.0%
t 91
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o 82
 
10.7%
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Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
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8 24
 
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5.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 96
46.2%
. 60
28.8%
: 30
 
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& 11
 
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? 11
 
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Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
N 11
33.3%
L 11
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R 11
33.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 22
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 797
57.4%
Common 592
42.6%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
e 92
 
11.5%
t 91
 
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o 82
 
10.3%
g 55
 
6.9%
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6.3%
r 47
 
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n 38
 
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4.4%
h 34
 
4.3%
s 34
 
4.3%
Other values (17) 239
30.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 96
16.2%
1 78
13.2%
. 60
10.1%
0 53
9.0%
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: 30
 
5.1%
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4.1%
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Other values (7) 107
18.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1389
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
/ 96
 
6.9%
e 92
 
6.6%
t 91
 
6.6%
o 82
 
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Interactions

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Correlations

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원문데이터인덱스원문데이터키워드명
원문데이터인덱스1.0000.845
원문데이터키워드명0.8451.000

Missing values

2023-12-10T22:59:50.659082image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T22:59:50.832766image/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

원문데이터인덱스원문데이터키워드명원문데이터제목원문데이터내용원문데이터URL
01_가구점_[가구할인매장/저렴한가구/예쁜가구/유명한가구점] 좋은 가구정보경기도 용인시에 있는 가구점 소개해드리려고해요~~~!!! 찾아가시는길은... http://cafe.naver.com/valuecollection 가구점 홈페이지 주소입니다. 좋은정보는 우리 다같이...https://blog.naver.com/jina0742?Redirect=Log&logNo=147177077
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56_가구점_공인중개사 교재④ 잡화점; 세탁소 등과 같은 업종은 가구점; 공구상 등과 같은 업종에 비해서 한 곳에 모여 있는 경향이 있다. ⑤ 부동산 입지선정은 주변의 이용상황에 따라...https://blog.naver.com/khm_0707?Redirect=Log&logNo=10128176155
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2021_고양_[고양지원:1월12일]일산서구 탄현동 탄현마을 건영5단지...[고양지원:1월12일]일산서구 탄현동 탄현마을 건영5단지 27평형[감정가70%;최저가:1억2950만] [고양지원:1월12일]일산서구 탄현동 탄현마을 건영5단지...https://tenderer01.blog.me/20147179339
2122_고양_[고양지원:1월12일]일산동구 마두동 강촌선경7단지 50평형...[고양지원:1월12일]일산동구 마두동 강촌선경7단지 50평형[감정가49%;최저가:3억6750만] [고양지원:1월12일]일산동구 마두동 강촌선경7단지아파트 50평형...https://tenderer01.blog.me/20147177919
2223_고양_[Info] OZMAFIA!!(오즈마피아!!)파세트는 장화신은고양이고; 하이디는 하ㅋㅋㅋㅋ 이ㅋㅋㅋ 디ㅋㅋㅋ 알래스카에서도 잘 뛰놀 것 같던 넌 어디 간거니. 지금 뛰어놀면 빙산 다 부서지고 난리날 듯....https://soall125.blog.me/147167875
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2425_고양_퓨처스리그; 흥미진진할 수 밖에 없는 이유?승부의 세계로 다시 돌아온 백전노장의 두 명감독이 이끄는 NC 다이노스와고양... 띤고양원더스의 창단과 함께퓨처스리그 합류로 인해 더욱 그러했을지 모른다....https://blog.naver.com/kane41?Redirect=Log&logNo=147171749
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2829_고양_[명동 카페] 드롭탑 베이커리 리뉴얼 ^^성공에고양된 기분으로 다른 베이커리 공략~ 내가 좋아하는 시나몬 레이즌롤 (2;500원) 기쁜 마음으로 컷팅식하고 ㅋㅋㅋ 아........근데 이건 좀...........ㅠ.ㅠ...https://blog.naver.com/kamuizzim84?Redirect=Log&logNo=130127830317
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