Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations28
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.9 KiB
Average record size in memory68.7 B

Variable types

Text4
DateTime3
Categorical1

Dataset

Description충남도서관에서 운영하는 내포 온도락 힐링 아카데미에 대한 데이터로, 강연일, 강연주제, 강사 등에 대한 정보를 담고 있습니다.
Author충청남도
URLhttps://alldam.chungnam.go.kr/index.chungnam?menuCd=DOM_000000201001001001&st=&cds=&orgCd=&apiType=&isOpen=Y&pageIndex=301&beforeMenuCd=DOM_000000201001001000&publicdatapk=15095056

Alerts

강연 시작시각 has constant value ""Constant
강연 종료시각 has constant value ""Constant
대상 has constant value ""Constant
강연일 has unique valuesUnique
강연주제 has unique valuesUnique
강사 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-01-09 22:33:04.851897
Analysis finished2024-01-09 22:33:05.315468
Duration0.46 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

회차
Text

Distinct16
Distinct (%)57.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
2024-01-10T07:33:05.415682image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length3
Median length2
Mean length2.3571429
Min length2

Characters and Unicode

Total characters66
Distinct characters11
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique4 ?
Unique (%)14.3%

Sample

1st row1회
2nd row2회
3rd row3회
4th row4회
5th row5회
ValueCountFrequency (%)
1회 2
 
7.1%
2회 2
 
7.1%
3회 2
 
7.1%
4회 2
 
7.1%
5회 2
 
7.1%
6회 2
 
7.1%
7회 2
 
7.1%
8회 2
 
7.1%
9회 2
 
7.1%
10회 2
 
7.1%
Other values (6) 8
28.6%
2024-01-10T07:33:05.688339image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
회 28
42.4%
1 14
21.2%
2 4
 
6.1%
3 3
 
4.5%
4 3
 
4.5%
5 3
 
4.5%
6 3
 
4.5%
7 2
 
3.0%
8 2
 
3.0%
9 2
 
3.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 38
57.6%
Other Letter 28
42.4%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 14
36.8%
2 4
 
10.5%
3 3
 
7.9%
4 3
 
7.9%
5 3
 
7.9%
6 3
 
7.9%
7 2
 
5.3%
8 2
 
5.3%
9 2
 
5.3%
0 2
 
5.3%
Other Letter
ValueCountFrequency (%)
회 28
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 38
57.6%
Hangul 28
42.4%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
1 14
36.8%
2 4
 
10.5%
3 3
 
7.9%
4 3
 
7.9%
5 3
 
7.9%
6 3
 
7.9%
7 2
 
5.3%
8 2
 
5.3%
9 2
 
5.3%
0 2
 
5.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
회 28
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 38
57.6%
Hangul 28
42.4%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
회 28
100.0%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 14
36.8%
2 4
 
10.5%
3 3
 
7.9%
4 3
 
7.9%
5 3
 
7.9%
6 3
 
7.9%
7 2
 
5.3%
8 2
 
5.3%
9 2
 
5.3%
0 2
 
5.3%

강연일
Date

UNIQUE 

Distinct28
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
Minimum2020-05-08 00:00:00
Maximum2021-11-26 00:00:00
2024-01-10T07:33:05.794686image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-10T07:33:05.893708image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=28)

강연 시작시각
Date

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
Minimum2024-01-10 19:30:00
Maximum2024-01-10 19:30:00
2024-01-10T07:33:05.976804image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-10T07:33:06.064780image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

강연 종료시각
Date

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
Minimum2024-01-10 21:00:00
Maximum2024-01-10 21:00:00
2024-01-10T07:33:06.141724image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-10T07:33:06.240190image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

강연주제
Text

UNIQUE 

Distinct28
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
2024-01-10T07:33:06.484719image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length34
Median length19
Mean length16.178571
Min length6

Characters and Unicode

Total characters453
Distinct characters184
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

Unique28 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row당신에게 보태는 1그램의 용기
2nd row역사, 익숙한 것을 새롭게 보는 법
3rd row요리에서 인생을 배운다
4th row현재를 읽는 힘, 미래를 보는 눈
5th row자연이 하는 말을 받아 쓰다
ValueCountFrequency (%)
보는 3
 
2.7%
눈 2
 
1.8%
공감과 2
 
1.8%
배우는 2
 
1.8%
인생을 2
 
1.8%
본 2
 
1.8%
당신에게 1
 
0.9%
테라 1
 
0.9%
것 1
 
0.9%
안겨주는 1
 
0.9%
Other values (96) 96
85.0%
2024-01-10T07:33:06.854951image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
85
 
18.8%
의 14
 
3.1%
는 13
 
2.9%
이 10
 
2.2%
리 8
 
1.8%
에 7
 
1.5%
다 6
 
1.3%
가 6
 
1.3%
학 6
 
1.3%
기 6
 
1.3%
Other values (174) 292
64.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 339
74.8%
Space Separator 85
 
18.8%
Lowercase Letter 12
 
2.6%
Other Punctuation 6
 
1.3%
Decimal Number 5
 
1.1%
Open Punctuation 2
 
0.4%
Close Punctuation 2
 
0.4%
Dash Punctuation 1
 
0.2%
Uppercase Letter 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
의 14
 
4.1%
는 13
 
3.8%
이 10
 
2.9%
리 8
 
2.4%
에 7
 
2.1%
다 6
 
1.8%
가 6
 
1.8%
학 6
 
1.8%
기 6
 
1.8%
과 5
 
1.5%
Other values (155) 258
76.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 2
16.7%
n 2
16.7%
r 2
16.7%
l 2
16.7%
g 1
8.3%
i 1
8.3%
e 1
8.3%
t 1
8.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 2
40.0%
4 1
20.0%
2 1
20.0%
1 1
20.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 4
66.7%
: 2
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
85
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
U 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 339
74.8%
Common 101
 
22.3%
Latin 13
 
2.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 14
 
4.1%
는 13
 
3.8%
이 10
 
2.9%
리 8
 
2.4%
에 7
 
2.1%
다 6
 
1.8%
가 6
 
1.8%
학 6
 
1.8%
기 6
 
1.8%
과 5
 
1.5%
Other values (155) 258
76.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
85
84.2%
, 4
 
4.0%
: 2
 
2.0%
0 2
 
2.0%
( 2
 
2.0%
) 2
 
2.0%
4 1
 
1.0%
- 1
 
1.0%
2 1
 
1.0%
1 1
 
1.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
a 2
15.4%
n 2
15.4%
r 2
15.4%
l 2
15.4%
g 1
7.7%
i 1
7.7%
e 1
7.7%
t 1
7.7%
U 1
7.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 339
74.8%
ASCII 114
 
25.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
85
74.6%
, 4
 
3.5%
a 2
 
1.8%
: 2
 
1.8%
n 2
 
1.8%
0 2
 
1.8%
r 2
 
1.8%
l 2
 
1.8%
( 2
 
1.8%
) 2
 
1.8%
Other values (9) 9
 
7.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 14
 
4.1%
는 13
 
3.8%
이 10
 
2.9%
리 8
 
2.4%
에 7
 
2.1%
다 6
 
1.8%
가 6
 
1.8%
학 6
 
1.8%
기 6
 
1.8%
과 5
 
1.5%
Other values (155) 258
76.1%

강사
Text

UNIQUE 

Distinct28
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
2024-01-10T07:33:07.031258image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length5
Median length3
Mean length3.0714286
Min length3

Characters and Unicode

Total characters86
Distinct characters60
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique28 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row한비야
2nd row권기봉
3rd row에드워드권
4th row박정호
5th row김용택
ValueCountFrequency (%)
한비야 1
 
3.4%
신용철 1
 
3.4%
이찬종 1
 
3.4%
허교범 1
 
3.4%
김영만 1
 
3.4%
문경수 1
 
3.4%
장대익 1
 
3.4%
강인욱 1
 
3.4%
태원준 1
 
3.4%
은희경 1
 
3.4%
Other values (19) 19
65.5%
2024-01-10T07:33:07.342990image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
호 5
 
5.8%
욱 4
 
4.7%
이 3
 
3.5%
영 3
 
3.5%
김 3
 
3.5%
한 2
 
2.3%
신 2
 
2.3%
경 2
 
2.3%
원 2
 
2.3%
상 2
 
2.3%
Other values (50) 58
67.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 85
98.8%
Space Separator 1
 
1.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
호 5
 
5.9%
욱 4
 
4.7%
이 3
 
3.5%
영 3
 
3.5%
김 3
 
3.5%
한 2
 
2.4%
신 2
 
2.4%
경 2
 
2.4%
원 2
 
2.4%
상 2
 
2.4%
Other values (49) 57
67.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 85
98.8%
Common 1
 
1.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
호 5
 
5.9%
욱 4
 
4.7%
이 3
 
3.5%
영 3
 
3.5%
김 3
 
3.5%
한 2
 
2.4%
신 2
 
2.4%
경 2
 
2.4%
원 2
 
2.4%
상 2
 
2.4%
Other values (49) 57
67.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 85
98.8%
ASCII 1
 
1.2%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
호 5
 
5.9%
욱 4
 
4.7%
이 3
 
3.5%
영 3
 
3.5%
김 3
 
3.5%
한 2
 
2.4%
신 2
 
2.4%
경 2
 
2.4%
원 2
 
2.4%
상 2
 
2.4%
Other values (49) 57
67.1%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

대상
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등
28 

Length

Max length20
Median length20
Mean length20
Min length20

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등
2nd row덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등
3rd row덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등
4th row덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등
5th row덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등

Common Values

ValueCountFrequency (%)
덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등 28
100.0%

Length

2024-01-10T07:33:07.452090image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-01-10T07:33:07.532281image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
덕산온천 28
16.7%
관광객 28
16.7%
및 28
16.7%
도서관 28
16.7%
이용자 28
16.7%
등 28
16.7%

참여자 수(명)
Text

Distinct17
Distinct (%)60.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
2024-01-10T07:33:07.646173image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length2
Median length2
Mean length1.8571429
Min length1

Characters and Unicode

Total characters52
Distinct characters11
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique10 ?
Unique (%)35.7%

Sample

1st row80
2nd row60
3rd row50
4th row60
5th row60
ValueCountFrequency (%)
4
14.3%
60 4
14.3%
45 2
 
7.1%
70 2
 
7.1%
67 2
 
7.1%
40 2
 
7.1%
50 2
 
7.1%
59 1
 
3.6%
65 1
 
3.6%
84 1
 
3.6%
Other values (7) 7
25.0%
2024-01-10T07:33:07.877112image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 12
23.1%
4 8
15.4%
6 7
13.5%
5 6
11.5%
7 6
11.5%
- 4
 
7.7%
3 3
 
5.8%
9 2
 
3.8%
8 2
 
3.8%
1 1
 
1.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 48
92.3%
Dash Punctuation 4
 
7.7%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 12
25.0%
4 8
16.7%
6 7
14.6%
5 6
12.5%
7 6
12.5%
3 3
 
6.2%
9 2
 
4.2%
8 2
 
4.2%
1 1
 
2.1%
2 1
 
2.1%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 52
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 12
23.1%
4 8
15.4%
6 7
13.5%
5 6
11.5%
7 6
11.5%
- 4
 
7.7%
3 3
 
5.8%
9 2
 
3.8%
8 2
 
3.8%
1 1
 
1.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 52
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 12
23.1%
4 8
15.4%
6 7
13.5%
5 6
11.5%
7 6
11.5%
- 4
 
7.7%
3 3
 
5.8%
9 2
 
3.8%
8 2
 
3.8%
1 1
 
1.9%

Correlations

2024-01-10T07:33:07.968650image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
회차강연일강연주제강사참여자 수(명)
회차1.0001.0001.0001.0000.463
강연일1.0001.0001.0001.0001.000
강연주제1.0001.0001.0001.0001.000
강사1.0001.0001.0001.0001.000
참여자 수(명)0.4631.0001.0001.0001.000

Missing values

2024-01-10T07:33:05.161234image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-01-10T07:33:05.275788image/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

회차강연일강연 시작시각강연 종료시각강연주제강사대상참여자 수(명)
01회2020-05-0819:3021:00당신에게 보태는 1그램의 용기한비야덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등80
12회2020-05-2219:3021:00역사, 익숙한 것을 새롭게 보는 법권기봉덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등60
23회2020-06-1219:3021:00요리에서 인생을 배운다에드워드권덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등50
34회2020-06-2619:3021:00현재를 읽는 힘, 미래를 보는 눈박정호덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등60
45회2020-07-1019:3021:00자연이 하는 말을 받아 쓰다김용택덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등60
56회2020-07-2419:3021:00동양철학에서 배우는 우리 교육의 미래신창호덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등60
67회2020-08-0719:3021:00마술과 함께하는 명화산책오은영덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등50
78회2020-08-2119:3021:00논어에서 배우는 삶의 지혜전호근덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등40
89회2020-09-1119:3021:00몸이 깨어나면 삶이 깨어납니다문요한덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등45
910회2020-09-2519:3021:00200만 구동자 가족유튜버 이야기변종호덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등40
회차강연일강연 시작시각강연 종료시각강연주제강사대상참여자 수(명)
183회2021-07-0919:3021:00세계를 보는 눈이원복덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등72
194회2021-07-2319:3021:00소설에서 찾은 삶은희경덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등59
205회2021-08-1319:3021:00여행이 우리에게 안겨주는 것태원준덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등44
216회2021-08-2719:3021:00테라 인코그니타(미지의 땅)를 찾아가는 고고학자의 여행강인욱덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등34
227회2021-09-1019:3021:00제4차 학습 혁명: 초학습(Ultra-learning)이 온다장대익덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등31
238회2021-09-2419:3021:00탐험가의 시선으로 본 화산섬 제주문경수덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등37
249회2021-10-0819:3021:00공감과 소통, 그리고 추억의 종이접기김영만덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등-
2510회2021-10-2219:3021:00스무고개 탐정의 세계허교범덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등-
2611회2021-11-1219:3021:00반려견과 행복하게 살아가기이찬종덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등-
2712회2021-11-2619:3021:00풍요로운 인생을 위한 법률상식양소영덕산온천 관광객 및 도서관 이용자 등-